2021 이미지 유사성 데이터셋 및 챌린지

본 논문은 대규모 이미지 유사성 검출을 위한 새로운 벤치마크를 소개합니다. 이 벤치마크는 NeurIPS'21의 이미지 유사성 챌린지(ISC2021)에서 사용되었습니다. 목표는 1백만 개의 참조 이미지 집합 중 어느 이미지가 쿼리 이미지의 변형된 사본인지 판단하는 것입니다. 벤치마크는 자동 변환, 수작업으로 이루어진 이미지 편집, 기계 학습 기반 조작 등 다양한 이미지 변환을 포함하고 있습니다. 이는 소셜 미디어에서 발생하는 정보왜곡과 부적절한 콘텐츠와 같은 무결성 관련 문제를 실제 사례로 반영합니다. 이미지 조작의 강도, 즉 벤치마크의 난이도는 일련의 기준 접근법의 성능에 따라 조정됩니다. 쿼리 집합과 참조 집합 모두 대부분이 매칭되지 않는 "분산" 이미지를 포함하여, 실제 생활에서 바늘 찾기와 같은 상황을 모방하며, 평가 지표 역시 이를 반영합니다. 우리는 DISC21 벤치마크가 중요한 과제인 이미지 사본 검출을 촉진하고 최신 연구 결과를 업데이트할 것으로 기대합니다. 코드와 데이터는 https://github.com/facebookresearch/isc2021 에서 제공됩니다.