MosAIc:基于条件图像检索发现跨文化艺术关联
机器学习
2021-03-02 v3 计算机视觉与模式识别
图形学
信息检索
机器学习
摘要
我们介绍MosAIc,一个交互式网络应用,允许用户查找跨越不同文化、媒介和千年的语义相关艺术品对。为构建此应用,我们提出条件图像检索(CIR),它将视觉相似性搜索与用户提供的过滤器或“条件”相结合。该技术允许在图像语料库的不同子集中查找相似图像对。我们提供了一种通用方法,将现有图像检索数据结构适配到这一新领域,并给出了我们方法效率的理论界。为量化CIR系统的性能,我们引入了用于评估CIR方法的新数据集,并展示CIR可执行非参数风格迁移。最后,我们证明我们的CIR数据结构能够识别生成对抗网络(GAN)中未能正确建模真实数据分布的“盲点”。
引用
@article{arxiv.2007.07177,
title = {MosAIc: Finding Artistic Connections across Culture with Conditional Image Retrieval},
author = {Mark Hamilton and Stephanie Fu and Mindren Lu and Johnny Bui and Darius Bopp and Zhenbang Chen and Felix Tran and Margaret Wang and Marina Rogers and Lei Zhang and Chris Hoder and William T. Freeman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.07177},
year = {2021}
}