2ヶ月前

深層学習を用いた類似EC画像の検索

Rishab Sharma; Anirudha Vishvakarma
深層学習を用いた類似EC画像の検索
要約

本論文では、画像の埋め込みを学習し、視覚的類似性の概念を捉えるための深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案します。正例と負例の画像ペアで訓練された深層双子ネットワーク(Siamese Architecture)が、視覚的類似性に基づく画像の順位付けを正確に近似する埋め込みを学習することを示します。また、問題の要件に基づいて角度損失指標(Angular Loss Metrics)を使用した新しい損失計算方法も実装しました。最終的な画像埋め込みは、低レベルと高レベルの埋め込みの組み合わせ表現となります。n次元空間における学習済み埋め込み間の距離は、分数距離行列を使用して計算しました。最後に、他の既存の深層アーキテクチャと比較し、4つのデータセットでのテスト結果を通じて当社のアーキテクチャが画像検索において優れていることを示します。さらに、細かい粒度の画像類似性を捉えるために最適な埋め込みを学習することで、提案するネットワークが従来の深層CNNよりも優れていることも示しています。

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