通过蒸馏合成图像特征进行前景物体搜索
计算机视觉与模式识别
2023-08-10 v1
摘要
前景物体搜索(FOS)旨在为给定背景图像寻找兼容的前景物体,以生成逼真的合成图像。我们观察到,使用判别器预测合成图像的兼容性可获得有竞争力的检索性能,但该方法具有难以承受的时间成本。为此,我们提出一种通过蒸馏合成特征(DiscoFOS)的新颖FOS方法。具体而言,上述判别器作为教师网络。学生网络采用两个编码器分别提取前景特征与背景特征。它们的交互输出被强制匹配来自教师网络的合成图像特征。此外,以往工作未发布其数据集,因此我们为FOS任务贡献了两个数据集:S-FOSD合成合成图像数据集与R-FOSD真实合成图像数据集。在我们两个数据集上的大量实验证明了所提方法相对于以往方法的优越性。数据集与代码可见于 https://github.com/bcmi/Foreground-Object-Search-Dataset-FOSD。
引用
@article{arxiv.2308.04990,
title = {Foreground Object Search by Distilling Composite Image Feature},
author = {Bo Zhang and Jiacheng Sui and Li Niu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.04990},
year = {2023}
}
备注
Accepted by ICCV 2023