art
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アートは国、文化、時代の壁を越える数少ない言語の一つです。私たちは、メトロポリタン美術館とアムステルダム国立美術館の組み合わせた芸術作品内で、あらゆる文化、メディア、アーティスト、またはコレクション間でも、芸術の共通の意味論的要素を発見するのに役立つアルゴリズムを作成することを目指しています。
画像検索システムを使用すると、個人はクエリ画像に意味的に類似した画像を見つけることができます。これは、逆画像検索エンジンや多くの製品推奨エンジンのバックボーンとして機能します。我々は、条件付き画像検索と呼ばれる画像検索システムを特殊化するための新しい方法を提案します。条件付き画像検索を大規模なアート データセットに適用すると、さまざまなアーティスト、文化、メディア間の隠れたつながりを明らかにする視覚的な類似性が得られます。条件付き画像検索システムは、メディアや文化的起源が大きく異なる作品間で共有される意味論を効率的に見つけることができます。私たちの論文では、画像コレクションの特定のサブセットへのオンザフライの特化をサポートする、K-最近傍アルゴリズムの新しいバリアントを紹介します。
同様の意味構造を持つアートワークを見つけるために、ImageNet で訓練されたディープ ビジョン ネットワークの「機能」を活用します。これらのネットワークは、距離が意味的に意味のある高次元空間に画像をマッピングします。ここで、最近傍クエリは「逆画像検索エンジン」として機能する傾向があり、同様のオブジェクトは共通の構造を共有することがよくあります。
このプロジェクトの詳細については、2020 年 7 月 30 日午前 10 時 (太平洋標準時間) に開催されるライブ ウェビナーに参加してください。
この作品を引用するには、以下を使用してください。
@article{hamilton2020conditional,
title={Conditional Image Retrieval},
author={Hamilton, Mark and Fu, Stephanie and Freeman, William T and Lu, Mindren},
journal={arXiv preprint arXiv:2007.07177},
year={2020}
}
自分でプロジェクトを構築するには、開発者ガイドを参照してください。
3000 年にわたって共有されてきた敬意の描写:
時計を服装や食器に合わせる方法:
このプロジェクトの実現にご協力いただいたすべての貢献者に心より感謝いたします。
MIT x MSFT の外部研究員は、この研究プロジェクトを機能する Web サイトに変える上で極めて重要な役割を果たしました。チームはわずか 1 か月でモザイク Web サイトを構築し、デザインしました。 Stephanie Fu と Mindren Lu も、ノンパラメトリック スタイル転送に対するさまざまな事前トレーニング済みネットワークの影響の評価を通じて、「Conditional Image Retrieval」の出版に貢献しました。
このプロジェクトは MSFT Garage チームに多大な感謝をしています。彼らは、新しいプロジェクトを立ち上げ、新世代のエンジニアにインスピレーションを与えようとする情熱的なクリエイターです。このプロジェクトに対する彼らの支援と指導に心より感謝いたします。
このプロジェクトは貢献と提案を歓迎します。ほとんどの投稿では、投稿を使用する権利をお客様が有しており、実際に当社に付与することを宣言する投稿者ライセンス契約 (CLA) に同意する必要があります。詳細については、https://cla.opensource.microsoft.com をご覧ください。
プル リクエストを送信すると、CLA ボットが CLA を提供する必要があるかどうかを自動的に判断し、PR を適切に装飾します (ステータス チェック、コメントなど)。ボットが提供する指示に従ってください。 CLA を使用するすべてのリポジトリでこれを 1 回行うだけで済みます。
このプロジェクトはマイクロソフトのオープンソース行動規範を採用しています。詳細については、「行動規範に関するよくある質問」を参照するか、追加の質問やコメントがあれば [email protected] までお問い合わせください。
