Fine-Grained Image Retrieval with Sketch and Text Duet

Belangrijkste concepten

Combining sketches and text for precise image retrieval.

Samenvatting

The content explores the synergy between sketches and text in fine-grained image retrieval. It questions the reliance on sketches alone and introduces a compositionality framework using pre-trained CLIP models. The system extends to composite image retrieval, domain attribute transfer, and fine-grained generation.

Introduction:

Sketches vs. Text in Image Retrieval.

Related Works:

Evolution of Sketch-Based Image Retrieval (SBIR).

Revisiting CLIP:

Description of CLIP model components.

Sketch-Based Composed Image Retrieval:

Motivation behind combining structural cues from sketch with textual descriptions.

Experiments:

Evaluation on various datasets for object-level and scene-level composed retrieval.

Conclusion and Future Works:

Summary of findings and potential future directions.

Statistieken

Two primary input modalities prevail in image retrieval: sketch and text.
Sketches have been established as the sole preferred modality for fine-grained image retrieval due to their ability to capture intricate visual details.
Our method achieves significant improvements in fine-grained composed retrieval compared to baselines and SOTAs across various datasets.

Citaten

"Our method outperforms baselines significantly on all datasets."
"Our system extends its utility to diverse domains such as sketch+text-based fine-grained image generation."
"Our method surpasses other baseline methods with an average Acc.@5 gain of 10.9 on FS-COCO."

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

You'll Never Walk Alone

by Subhadeep Ko... om arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07222.pdf

Diepere vragen

How does the introduction of neutral text impact the compositionality constraint

中立テキストの導入は、構成性制約にどのような影響を与えるでしょうか？
中立テキストの導入は、構成性制約に重要な影響をもたらします。この研究では、スケッチとテキストの組み合わせにおいて、実際のクエリーテキストが提供されない場合でも、ニュートラルな説明文を使用してモデルを正則化することで、内部文法を保持しました。これにより、推論時に任意のユーザー提供テキストが追加された場合でも効果的にコミュニケーションが可能となります。

What are the implications of removing the region-aware triplet loss on scene-level retrieval performance

シーンレベルリトリーバルパフォーマンスから領域特有三重損失（LRT）を除去した場合のインパクトは何ですか？
シーンレベルリトリーバルパフォーマンスから領域特有三重損失（LRT）を取り除くことで精度が低下します。この研究では、地域別ローカルフィーチャーがバイナリースケッチとピクセル密度写真間の巨大ドメイン差異を埋める上で非常に重要です。FS-COCO（SketchyCOCO）ではAcc.@5 10.5% の減少が見られます。

How can the findings from this study be applied to other domains beyond image retrieval

この研究から得られた知見は画像取得以外の他分野へどのように応用できますか？
この研究から得られた知見はさまざまな分野へ適用することが可能です。例えば、「オブジェクト・スケッチ」ベース「シーン画像取得」や「ドメイン属性移行」といったアプローチは情報抽出や自然言語処理分野でも活用可能です。「中立テキスト」や「地域特有三重損失」といった手法も他分野へ拡張して利用することで新しい洞察や改善策を生み出す可能性があります。