2021年画像類似性データセットとチャレンジ

本論文では、大規模画像類似性検出の新しいベンチマークを紹介します。このベンチマークは、NeurIPS'21（ISC2021）の画像類似性チャレンジに使用されます。目的は、100万枚の参照コーパス内にある任意の画像がクエリ画像の変更されたコピーであるかどうかを判定することです。ベンチマークには、自動変換、手動編集、機械学習に基づく操作など、さまざまな画像変換が含まれています。これは、ソーシャルメディアで見られるような実際のケースを模倣しており、特に誤情報や不適切なコンテンツに関連する整合性問題に対処するために設計されています。画像操作の強度、およびそれによって生じるベンチマークの難易度は、一連のベースライン手法の性能に応じて調整されています。クエリセットと参照セットの両方には、「ノイズ」画像と呼ばれる非一致画像が大多数含まれており、これは現実世界における「針を見つける」という状況に対応しています。評価指標もその点を反映しています。DISC21 ベンチマークにより、画像コピー検出が重要なかつ困難なコンピュータビジョンタスクとして注目され、最新技術が刷新されることを期待しています。コードとデータは https://github.com/facebookresearch/isc2021 で公開されています。