| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-18 17:15 Rethinking the local similarity in content-based image retrieval ○Longjiao Zhao（Nagoya Univ.）・Yu Wang（Ritsumeikan Univ）・Yoshiharu Ishikawa（Nagoya Univ.）・Jien Kato（Ritsumeikan Univ）  PRMU2020-68 |
|
| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Recently, Convolutional Neural Networks(CNN) have shown good performance in the image retrieval task. Especially, local convolutional features which are extracted by CNN have presented outstanding result. Therefore, most of the works study on the pooling method which embeds the local features to global features and evaluate the global similarity between two images with global features. However, the global similarity is hard to present the effect of fine-grained information which is very important to the image retrieval task. Here, we propose a method that utilizes the local similarity to evaluate the images’ similarity. To do this, we generate a local similarity tensor(LST) and evaluate its effect from two aspects: spatial scale and local scale. Moreover, we propose a mask to the LST by analyzing the geometric features of images. Experiments demonstrate that LST can achieve higher accuracy than the baseline method. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | image retrieval / local similarity / deep learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 300, PRMU2020-68, pp. 172-176, 2020年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-68 | |
| 発行日 | 2020-12-10 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2020-68 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2020-12-17 - 2020-12-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 転移学習・少数データからの学習 |
| テーマ（英） | Transfer learning and few shot learning |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2020-12-PRMU |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Rethinking the local similarity in content-based image retrieval |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / image retrieval |
| キーワード(2)（和/英） | / local similarity |
| キーワード(3)（和/英） | / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 趙 隆コウ / Longjiao Zhao / チョウ リュウコウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 王 彧 / Yu Wang / ワン ユ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石川 佳治 / Yoshiharu Ishikawa / イシカワ ヨシハル |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 ジェーン / Jien Kato / カトウ ジェーン |
| 第4著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-18 17:15:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-68 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.300 |
| ページ範囲 | pp.172-176 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-12-10 (PRMU) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]