Large-scale Landmark Retrieval/Recognition under a Noisy and Diverse Dataset

[namakemono]

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論文リンク	https://arxiv.org/abs/1906.04087
著者	Kohei Ozaki, Shuhei Yokoo
投稿日時	2019-06-10
コード	https://github.com/lyakaap/Landmark2019-1st-and-3rd-Place-Solution

概要

Google-Landmarks-v2データセットは、ノイズと多様性が非常に大きいことを特徴とする世界最大のランドマークデータセットです。私たちのチーム、smlyakaによる、ノイズが多く多様なデータセットに耐える、新しいランドマーク検索/認識システムを紹介します。我々のアプローチは、コサイン - ソフトマックスに基づく損失によって訓練された、計量学習を伴うディープコンボリューションニューラルネットワークに基づいている。ディープメトリック学習方法は通常ノイズに敏感であり、信頼できるメトリックを学ぶのを妨げる可能性があります。この問題に対処するために、我々は自動データクリーニングシステムを開発します。その上、我々は、ランドマーク検索のためのデータセットの多様性に対処するための識別的再ランク付け方法を考案する。私たちの方法を使用して、KaggleでGoogle Landmark Retrieval 2019チャレンジで1位、Google Landmark Recognition 2019チャレンジで3位を獲得しました。