Sketch-baserad bildsökning (SBIR) är allmänt erkänd som ett viktigt visionsproblem som innebär ett brett spektrum av verkliga tillämpningar. Nyligen uppstår forskningsintressen för att lösa detta problem under den mer realistiska och utmanande inställningen av noll-sprängd inlärning. I detta dokument undersöker vi detta problem ur den synvinkeln av domänanpassning som vi visar är avgörande för att förbättra funktionen inbäddning i noll-shot scenariot. Baserat på ett ramverk som börjar med en förtränad modell på ImageNet och finjusterar det på utbildningsuppsättningen av SBIR-riktmärke, förespråkar vi vikten av att bevara tidigare förvärvade kunskaper, t.ex. de rika diskriminerande funktioner som lärts från ImageNet, för att förbättra modellens överföringsförmåga. För detta ändamål utformar vi ett tillvägagångssätt som heter Semantic-Aware Knowledge prEservation (SAKE), som finjusterar den förträngda modellen på ett ekonomiskt sätt och utnyttjar semantisk information, t.ex. mellanklassförhållande, för att uppnå målet om kunskapsbevarande. Noll-shot experiment på två utökade SBIR dataset, TU-Berlin och Sketchy, verifierar den överlägsna prestandan av vår strategi. Omfattande diagnostiska experiment validerar att kunskap bevaras fördelar SBIR i noll-shot-inställningar, eftersom en stor del av prestandavinsten är från den mer korrekt strukturerade funktionen inbäddning för bilder.
Alternativt, Liu et al. REF bevarar kunskapen från en förskolad modell.
Semantic-Aware Knowledge Preservation for Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}