- …
- …
#815
summarized by : yasud
どんな論文か？
スケッチベースの画像検索において、スケッチは誰でも容易に描けるものではないことから、より少ない線の数でfine-grainedな検索を行うことを目的とする論文
新規性
事前学習として、一般的なSiameseNetでスケッチに対する正解データを学習→ストロークごとをエピソードとして、少ないストロークで正解を出せると報酬を出すようにRLでfine-tuneを行う。
結果
QMUL-Shoe-V2 と QMUL-Chair-V2を使い、目的の物体が与えられたスケッチから検索した場合にtop10に入るかどうかをaccで計測する。
最終的に(スケッチが完成した時に)よい結果を出すこともできており、さらに、より少ない線の数で他の手法に比べてよい結果を出せているという点で優位
その他（なぜ通ったか？等）
- …
- …