Vi föreslår och utvärderar flera tripletter CNN-arkitekturer för att mäta likheten mellan skisser och fotografier, inom ramen för den skissbaserade bildsökningen (SBIR). I motsats till den senaste tidens finkorniga SBIR-arbete studerar vi våra nätverks förmåga att generalisera olika objektkategorier från begränsade träningsdata, och utforska i detalj strategier för viktdelning, förbearbetning, dataförstärkning och dimensionsminskning. Vi överträffar prestandan av redan befintliga tekniker på både Flickr15k kategorinivå SBIR-riktmärket med 18%, och TU-Berlin SBIR-riktmärket med 10T b, när de är utbildade på 250 kategori TU-Berlin klassificeringsdata förstärkt med 25k motsvarande fotografier skördade från Internet.
I REF utvärderades flera tripletter CNN för att mäta likheten mellan skisser och foton.
Generalisation and Sharing in Triplet Convnets for Sketch based Visual Search
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}