Jul, 2020

针对细粒度素描图像检索的跨模态层次建模

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TL;DR本文提出一种基于 sketch 的图像检索方法，通过使用跨模态协同和层次结构融合的策略，能够在不同层次的详细程度上匹配 sketch 和照片，并在公共基准测试中取得远超其他方法的性能表现。
sketch-based image retrievalfine-grained visual detailshierarchical structurecross-modal co-attentionstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 即兴精细草图检索

    本文通过优化基于细粒度素描的图像检索方法，使用增强学习及跨模态检索框架实现检索效率的提升与最少笔画查询目标图像的目标，是一种有效的搜索框架。

    Feb, 2020

  • 更多的照片就是你所需要的：半监督学习用于细粒度 基于草图的图像检索

    本论文研究了基于细粒度手绘图像检索模型中存在的数据稀缺问题，并介绍了一种新型的半监督框架，可以利用大规模未标记的照片来提升模型表现，其中心设计是一个顺序照片到草图生成模型，并引入了鉴别器和蒸馏损失来提高数据的质量。实验证明，新的半监督模型相比现有的监督模型和具有利用未标记的照片的现有方法产生了显著的性能提升。

    Mar, 2021

  • 你将永不独行：细粒度图像检索的草图与文本二重奏

    这篇论文提出了通过合成模型和文本来改进细粒度图像检索的方法，创新性地将素描和文本结合起来，从而实现了以往无法实现的精确检索，同时提供了解决各种实际场景的解决方案。

    Mar, 2024

  • 如何在基于草图的图像检索中处理草图抽象化？

    我们提出了一种新颖的抽象感知的基于草图的图像检索框架，能够处理不同级别的草图抽象。通过学习抽象感知特征和粒度级别的抽象理解，我们的方法在标准的草图 - 图像检索任务以及早期检索、法医草图 - 照片匹配和风格不变检索等具有挑战性的场景中表现出色。

    Mar, 2024

  • 深度分解反素描技术

    本文针对人类无限制手绘素描建模，尝试将图标式手绘转化为更几何实际的物体轮廓，并分离显著的特征细节，以实现更好的对象匹配，最终提出了一种基于无监督图像风格转移模型的深度 FG-SBIR 模型，通过定量和定性评估，证明了其在风格转移和 FG-SBIR 方面优于现有方法。

    Aug, 2018

  • 面向细粒度素描图像检索的主动学习

    我们提出了一种新颖的主动学习采样技术，极大地减少了绘制图片素描的需求，通过利用现有照片 - 素描对与没有自己素描的照片之间的关系，并增强这种关系与其中间表示之间的关联，有效平衡不确定性和多样性，在细粒度的基于素描的图像检索任务中，验证了我们的方法并证明其优越性。

    Sep, 2023

  • 自适应细粒度基于草图的图像检索

    提出了一种基于元学习 (MAML) 的框架来实现 Fine-Grained Sketch-Based Image Retrieval (FG-SBIR) 模型的快速适应新类别和绘画风格的问题，通过内循环中基于边缘对比损失的训练和外循环中引入额外的正则化损失，相比常规和零样本方法，可以获得更好的性能和精准度的几个强基线测试结果。

    Jul, 2022

  • 使用文本和草图学习跨模态深度嵌入进行多对象图像检索

    本文介绍了一种跨模态图像检索系统，允许文本和草图作为查询的输入模态。使用跨模态深度网络架构共同建模草图和文本输入模态以及图像输出模态，通过学习文本和图像之间以及草图和图像之间的共同嵌入，使用注意力模型有选择性地关注图像的不同对象，可以实现多对象检索。实验结果表明，所提出的方法在标准数据集中实现了最佳的单对象和多对象图像检索

    Apr, 2018

  • 基于多粒度表示学习的基于草图的动态人脸图像检索

    通过多粒度表示学习方法（MGRL），该研究提出一种解决半身轮廓图检索（SLFIR）问题的框架，从而在早期获取方面超过了现有基线模型。

    Dec, 2023

  • 简单而高效：面向自监督的统一样本特征对齐的局部区域特征匹配

    通过引入双重权重共享网络、对比损失和可学习的自我注意力与交叉注意力相结合，实现了细粒度基于草图的图像检索方法的优化和扩展，并通过专业时尚草图和图像数据集 Cloths-V1 的验证展示了该方法的卓越性能。

    Jun, 2024