#782
summarized by : Anonymous
Generalized Product Quantization Network for Semi-Supervised Image Retrieval

どんな論文か?

ハッシュ化やベクトル量子化を用いた画像検索手法は、ディープラーニングを活用して成功を収めているが、これらの手法は高価なラベル情報が十分に得られない限り十分な成果を上げることが期待できない。そこで本論文では、初の量子化ベースの半教師付き画像検索手法であるGPQネットワークを提案する。そしてGPQが半教師付き画像検索規約において最先端の検索結果をもたらすことを実証する。
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新規性

既存の手法でもPQを使用をしてはいるものの、高価なラベル信号を利用できないという欠点があります。今回提案した手法でもPQをベースにしてはいるが、初の半教師付き画像検索手法ということで新規性はあると考える。

結果

提案したGPQは全てのビット長において、比較手法と比較して大幅に優れた性能を示した。特にCIFAR-10とNUS-WIDEの半教師付き画像検索手法と比較して約5%近く高い性能を示した。またビット数が減少するほど性能の差が顕著になることも示されている。GPQは半教師付き画像検索において最先端の結果を得ることができたことを示した。

その他(なぜ通ったか?等)