Results and findings of the 2021 Image Similarity Challenge
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F22%3A00361926" target="_blank" >RIV/68407700:21230/22:00361926 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://proceedings.mlr.press/v176/papakipos22a/papakipos22a.pdf" target="_blank" >https://proceedings.mlr.press/v176/papakipos22a/papakipos22a.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Results and findings of the 2021 Image Similarity Challenge
Popis výsledku v původním jazyce
The 2021 Image Similarity Challenge introduced a dataset to serve as a benchmark to evaluate image copy detection methods. There were 200 participants to the competition. This paper presents a quantitative and qualitative analysis of the top submissions. It appears that the most difficult image transformations involve either severe image crops or overlaying onto unrelated images, combined with local pixel perturbations. The key algorithmic elements in the winning submissions are: training on strong augmentations, self-supervised learning, score normalization, explicit overlay detection, and global descriptor matching followed by pairwise image comparison.
Název v anglickém jazyce
Results and findings of the 2021 Image Similarity Challenge
Popis výsledku anglicky
The 2021 Image Similarity Challenge introduced a dataset to serve as a benchmark to evaluate image copy detection methods. There were 200 participants to the competition. This paper presents a quantitative and qualitative analysis of the top submissions. It appears that the most difficult image transformations involve either severe image crops or overlaying onto unrelated images, combined with local pixel perturbations. The key algorithmic elements in the winning submissions are: training on strong augmentations, self-supervised learning, score normalization, explicit overlay detection, and global descriptor matching followed by pairwise image comparison.
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
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2022
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
Proceedings of the NeurIPS 2021 Competitions and Demonstrations Track
ISBN
—
ISSN
1938-7228
e-ISSN
1938-7228
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
1-12
Název nakladatele
Proceedings of Machine Learning Research
Místo vydání
—
Místo konání akce
Online
Datum konání akce
6. 12. 2021
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—