Sketch-QNet：一种用于彩色草图图像检索的四元组卷积网络
计算机视觉与模式识别
2021-04-23 v1
摘要
基于孪生网络与三元组损失的架构在基于图像的相似性搜索问题上展示了卓越性能。该方法试图区分正样本（相关）与负样本（不相关）项。然而，它存在一个关键弱点。给定查询时，它无法区分弱相关项，例如与给定查询同类型但不同颜色或纹理的项，这对许多现实世界搜索应用可能是严重限制。因此，本工作中我们提出一种基于四元组的架构，克服了上述弱点。此外，我们给出该四元组网络的一个实例，称之为 Sketch-QNet，以处理彩色草图图像检索（CSBIR）问题，取得了新的 SOTA 结果。
引用
@article{arxiv.2104.11130,
title = {Sketch-QNet: A Quadruplet ConvNet for Color Sketch-based Image Retrieval},
author = {Anibal Fuentes and Jose M. Saavedra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.11130},
year = {2021}
}