Vi föreslår och utvärderar flera djupnätverksarkitekturer för att mäta likheten mellan skisser och fotografier, inom ramen för den skissbaserade bildsökningen (SBIR). Vi studerar våra nätverks förmåga att generalisera mellan olika objektkategorier från begränsade träningsdata, och utforska i detalj strategier för viktdelning, förbearbetning, dataförstärkning och dimensionsminskning. Utöver en detaljerad jämförande studie av nätverkskonfigurationer, bidrar vi genom att beskriva ett hybrid flerstegs utbildningsnätverk som utnyttjar både kontrast- och tredubbla nätverk för att överträffa den senaste prestandan på flera SBIR-riktmärken med en betydande marginal. Datauppsättningar och modeller finns på www.cvssp.org.
I REF utnyttjades olika nätverksarkitekturer för hämtningsprestanda, och ett hybridnätverk för flerstegsutbildning med både kontrasterande förlust och trippelförlust föreslogs för att ytterligare förbättra hämtningsnoggrannheten.
Sketching out the details: Sketch-based image retrieval using convolutional neural networks with multi-stage regression
{'venue': 'Comput. Graph.', 'journal': 'Comput. Graph.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}