Sketch-baserad bild hämtning (SBIR) är utmanande på grund av den inneboende domän-gap mellan skiss och foto. Jämfört med pixel-perfect avbildningar av bilder, skisser är ikoniska återgivningar av den verkliga världen med mycket abstrakt. Därför är matchande skiss och foto direkt med hjälp av låg nivå visuella ledtrådar inte tillräckliga, eftersom en gemensam låg nivå subrymd som passerar semantiskt över de två formerna är icke-trivial att etablera. De flesta befintliga SBIR-studier tar inte direkt itu med detta tvärmodala problem. Detta motiverar oss naturligtvis att undersöka effektiviteten hos de cross-modal hämtningsmetoder i SBIR, som har tillämpats i bild-text matchningen framgångsrikt. I detta dokument introducerar och jämför vi en serie toppmoderna cross-modala subrymdsinlärningsmetoder och jämför dem med två nyligen utgivna finkorniga SBIR-datauppsättningar. Genom en grundlig undersökning av de experimentella resultaten har vi visat att subrymdsinlärning effektivt kan modellera skiss-foto domän-gap. Dessutom drar vi några viktiga insikter för att driva framtidens forskning.
Verket REF introducerade och jämförde en serie cross-of-theart-gränsöverskridande subrymdsinlärningsmetoder och jämförde dem med två nyligen utgivna finkorniga SBIR-dataset.
Cross-modal Subspace Learning for Fine-grained Sketch-based Image Retrieval
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}