Vårt mål i denna tidning är att upptäcka nära duplicerade mönster i stora samlingar av konstverk. Detta är svårare än vanlig gruvbrytning på grund av skillnader i de konstnärliga medierna (olja, pastell, teckning, etc), och brister inneboende i kopieringsprocessen. Vår viktigaste tekniska insikt är att anpassa en standard djup funktion till denna uppgift genom att finjustera den på den specifika konstsamlingen med hjälp av självövervakat lärande. Mer specifikt används rumslig överensstämmelse mellan angränsande funktionsmatcher som övervakande finjusterande signal. Den anpassade funktionen leder till mer exakt stil-invariant matchning, och kan användas med en standard upptäckt metod, baserad på geometrisk verifiering, för att identifiera dubbletter i datasetet. Metoden utvärderas på flera olika dataset och visar förvånansvärt goda kvalitativa upptäcktsresultat. För kvantitativ utvärdering av metoden, vi kommenterade 273 nära dubbletter i en datauppsättning av 1587 konstverk tillskrivs Jan Brueghel och hans workshop 1. Utöver konstverk, vi visar också förbättring på lokalisering på Oxford5K fotodataset samt på historiska fotografi lokalisering på Large Time Lags Plats (LTLL) dataset.
I REF Shen et al. använde en djup neural nätverksmodell för att identifiera nära dubbletter mönster i en datauppsättning av konstverk tillskrivs Jan Brueghel.
Discovering Visual Patterns in Art Collections With Spatially-Consistent Feature Learning
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}