맥락 정보 유사도를 활용한 이미지 피처 해싱

Q: 이 논문에서 정의한 맥락 유사도란 무엇인가?

맥락 유사도는 Variational Auto Encoder(VAE)를 활용하여 이미지의 잠재 공간에서 두 이미지 간의 contextual 거리를 두 가우스 분포 사이의 KL-divergence로 설정한 것이다. VAE 인코더를 통해 표현된 이미지의 d차원 다변수 가우스 분포를 기반으로 계산되며, 이미지의 맥락 정보를 반영한다.

Q: 기존 피처 해싱 모델의 한계점은 무엇인가?

연구 결과, 기존 피처 해싱 모델은 레이블 유사도에 전적으로 의존하여 해시 코드의 다양성 부족과 잘못 분류된 이미지에서 낮은 성능을 보이는 한계가 있다. 이는 같은 레이블의 이미지를 같은 해시 코드에 매칭시키거나, 잘못된 레이블 정보가 들어올 경우 전혀 상관없는 이미지가 비슷한 해시 코드를 가지게 하는 문제를 야기한다.

윤현구; 강태관; 정교민

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 윤현구 (서울대학교) 강태관 (서울대학교) 정교민 (서울대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2019 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2019.12

수록면: 718 - 720 (3page)

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이미지 검색을 위한 피처 해싱 모델은 레이블 유사도(pairwise label similarity)에 전적으로 의존하고 으 나, 단지 레이블이 같은지 아닌지 만을 확인하는 레이블 유사도는 이미지의 맥락 정보가 전혀 고려되지 않기 때문에 그 한계가 명확하며 부정적인 사용자 경험을 초래하게 된다. ... 전체 초록 보기

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