Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F18%3A00325470" target="_blank" >RIV/68407700:21230/18:00325470 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://cmp.felk.cvut.cz/~radenfil/publications/Radenovic-CVPR18.pdf" target="_blank" >http://cmp.felk.cvut.cz/~radenfil/publications/Radenovic-CVPR18.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2018.00598" target="_blank" >10.1109/CVPR.2018.00598</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper we address issues with image retrieval benchmarking on standard and popular Oxford 5k and Paris 6k datasets. In particular, annotation errors, the size of the dataset, and the level of challenge are addressed: new annotation for both datasets is created with an extra attention to the reliability of the ground truth. Three new protocols of varying difficulty are introduced. The protocols allow fair comparison between different methods, including those using a dataset pre-processing stage. For each dataset, 15 new challenging queries are introduced. Finally, a new set of 1M hard, semi automatically cleaned distractors is selected. An extensive comparison of the state-of-the-art methods is performed on the new benchmark. Different types of methods are evaluated, ranging from local-feature-based to modern CNN based methods. The best results are achieved by taking the best of the two worlds. Most importantly, image retrieval appears far from being solved.

  • Název v anglickém jazyce

    Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper we address issues with image retrieval benchmarking on standard and popular Oxford 5k and Paris 6k datasets. In particular, annotation errors, the size of the dataset, and the level of challenge are addressed: new annotation for both datasets is created with an extra attention to the reliability of the ground truth. Three new protocols of varying difficulty are introduced. The protocols allow fair comparison between different methods, including those using a dataset pre-processing stage. For each dataset, 15 new challenging queries are introduced. Finally, a new set of 1M hard, semi automatically cleaned distractors is selected. An extensive comparison of the state-of-the-art methods is performed on the new benchmark. Different types of methods are evaluated, ranging from local-feature-based to modern CNN based methods. The best results are achieved by taking the best of the two worlds. Most importantly, image retrieval appears far from being solved.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LL1303" target="_blank" >LL1303: Vyhledávání vizuálních kategorií ve velkém množství obrázků</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    CVPR 2018: Proceedings of the 2018 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

  • ISBN

    978-1-5386-6420-9

  • ISSN

    1063-6919

  • e-ISSN

    2575-7075

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    5706-5715

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Piscataway, NJ

  • Místo konání akce

    Salt Lake City

  • Datum konání akce

    19. 6. 2018

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000457843605089