#485
summarized by : yasud
More Photos Are All You Need: Semi-Supervised Learning for Fine-Grained Sketch Based Image Retrieval

どんな論文か?

Fine-Grainedなスケッチによる実写画像検索タスク(FG-SBIR)において、スケッチラベルのない実写データを使って精度を向上させる手法を提案した論文。
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新規性

写真からスケッチを生成する問題と検索を共役問題として捉え、最初に少数の実写・スケッチペアデータセットでそれぞれ学習した後、補完的な学習をする。 スケッチ生成についてもただのLSTMではなくCNN+Attention→LSTMというように工夫がなされている。

結果

QMUL-Shoe v2, QMUL-Chair v2をペアデータ、UT-Zap50Kをスケッチなしデータとして実験してSoTA。

その他(なぜ通ったか?等)

SketchXの研究ともあって、ドメインに対する理解がすごい印象だった。