I den här artikeln studerar vi problemet med att besvara visuella analogifrågor. Dessa frågor tar formen av bild A är att bild B som bild C är till vad. Svar på dessa frågor innebär att upptäcka kartläggningen från bild A till bild B och sedan utöka kartläggningen till bild C och söka efter bilden D sådan att förhållandet från A till B innehar för C till D. Vi poserar detta problem som att lära sig en inbäddning som uppmuntrar par av analoga bilder med liknande omvandlingar för att vara nära tillsammans med convolutionala neurala nätverk med en fyrdubbla Siamese arkitektur. Vi introducerar en datauppsättning av visuella analogifrågor i naturliga bilder, och visar de första resultaten i sitt slag på att lösa analoga frågor om naturliga bilder.
Istället för att syntetisera nya bilder löser VISALOGY REF visuella analogier genom att upptäcka kartläggningen från bild A till bild B och söka efter en bild D sådan att A till B håller för C till D. VISALOGY utför experiment på naturliga bilddataset, där visuella analogier involverar olika höga semantiska egenskaper.
VISALOGY: Answering Visual Analogy Questions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}