Supervised deep learning-based hash and vector quantization are enabling fast and large-scale image retrieval systems. By fully exploiting label annotations, they are achieving outstanding retrieval performances compared to the conventional methods. However, it is painstaking to assign labels precisely for a vast amount of training data, and also, the annotation process is error-prone. To tackle these issues, we propose the first deep unsupervised image retrieval method dubbed Self-supervised Product Quantization (SPQ) network, which is label-free and trained in a self-supervised manner. We design a Cross Quantized Contrastive learning strategy that jointly learns codewords and deep visual descriptors by comparing individually transformed images (views). Our method analyzes the image contents to extract descriptive features, allowing us to understand image representations for accurate retrieval. By conducting extensive experiments on benchmarks, we demonstrate that the proposed method yields state-of-the-art results even without supervised pretraining.


翻译:为了解决这些问题,我们建议了第一种未经监督的深度图像检索方法,即所谓的自我监督产品量化(SPQ)网络,这是无标签的,以自我监督的方式进行培训。我们设计了一个交叉量化对比学习战略,通过比较个别变化的图像(视图),共同学习代码词和深视描述符。我们的方法分析图像内容以提取描述性能,使我们能够理解图像的表达方式,以便准确检索。我们通过在基准上进行广泛的实验,我们证明,拟议的方法即使没有经过监督的预先培训,也能产生最新的艺术成果。

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从20世纪70年代开始,有关图像检索的研究就已开始,当时主要是基于文本的图像检索技术(Text-based Image Retrieval,简称TBIR),利用文本描述的方式描述图像的特征,如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。到90年代以后,出现了对图像的内容语义,如图像的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索技术,即基于内容的图像检索(Content-based Image Retrieval,简称CBIR)技术。CBIR属于基于内容检索(Content-based Retrieval,简称CBR)的一种,CBR中还包括对动态视频、音频等其它形式多媒体信息的检索技术。

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