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#465
summarized by : Atsuki Osanai
どんな論文か？
対照学習(CL)の枠組みを利用したImage Copy Detection(ICD)手法の提案。本研究では候補探索と検証の2プロセスからなるICDタスクの、候補探索部分に着目する。提案手法はSimCLRをベースに、エントロピー正則化、およびICD向けのData Augmentationを適用。ICDのベンチマークにおいて、SimCLRを大きく上回る精度を達成しSOTAを更新した。
新規性
CLをICD向けにTuneするための工夫としてエントロピー正則化とData Augmentationの効果を実験的に示している。特に、エントロピー正則化はImageNetのパフォーマンスを下げるがICDに対しては有効に働くという点で非自明な結果といえる。また、ICDにおける背景biasの影響を除去するNormalizationを提案。計算量の増加と引き換えに大幅な精度改善に寄与した。
結果
ICDタスクのbenchmarkであるDISC2021、Copydaysにおいて、ベースラインのSimCLRを大きく上回るコピー検出を達成。
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/facebookresearch/sscd-copy-detection
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