LogoNet：一种用于实例级徽标草图检索的细粒度网络
计算机视觉与模式识别
2023-04-06 v1
摘要
基于草图的图像检索旨在使用草图作为查询来检索包含同一查询实例的图像，近年来受到越来越多的关注。尽管草图检索已取得显著进展，但极少有工作致力于徽标草图检索，其仍受以下挑战阻碍：首先，徽标草图检索比典型草图检索问题更困难，因为徽标草图通常仅含不规则笔画和线条，视觉内容少得多。其次，实例特定草图表现出显著的外观差异，使得在查询同一徽标实例时难以辨识。第三，现今存在若干草图检索基准数据集，但实例级徽标草图数据集仍公开缺失。为应对上述局限，我们在本研究中为实例级徽标草图检索做出两方面贡献。首先，我们构建了一个包含 2k 个徽标实例和超过 9k 张草图的实例级徽标草图数据集。据我们所知，这是首个公开可用的实例级徽标草图数据集。接下来，我们开发了一种基于混合注意力机制、称为 LogoNet 的细粒度三分支 CNN 架构，用于准确的徽标草图检索。更具体地，我们将混合注意力机制嵌入三分支架构中，以从徽标草图有限视觉线索中捕获关键的查询特定信息。在我们组装的数据集和公共基准数据集上的实验评估均证明了我们所提出网络的有效性。
引用
@article{arxiv.2304.02214,
title = {LogoNet: a fine-grained network for instance-level logo sketch retrieval},
author = {Binbin Feng and Jun Li and Jianhua Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.02214},
year = {2023}
}