art
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예술은 국가, 문화, 시대의 장벽을 뛰어넘는 몇 안 되는 언어 중 하나입니다. 우리는 메트로폴리탄 미술관과 암스테르담 국립미술관의 통합 작품 내에서 어떤 문화, 미디어, 예술가, 컬렉션 간에도 예술의 공통된 의미적 요소를 발견하는 데 도움을 줄 수 있는 알고리즘을 만드는 것을 목표로 합니다.
이미지 검색 시스템을 통해 개인은 쿼리 이미지와 의미상 유사한 이미지를 찾을 수 있습니다. 이는 역이미지 검색 엔진과 많은 제품 추천 엔진의 중추 역할을 합니다. 조건부 이미지 검색이라는 이미지 검색 시스템을 전문화하는 새로운 방법을 제시합니다. 대규모 예술 데이터 세트에 적용할 경우 조건부 이미지 검색은 다양한 예술가, 문화 및 미디어 간의 숨겨진 연결을 밝혀주는 시각적 비유를 제공합니다. 조건부 이미지 검색 시스템은 매우 다른 미디어와 문화적 기원의 작품 간에 공유된 의미를 효율적으로 찾을 수 있습니다. 우리 논문에서는 즉시 이미지 컬렉션의 특정 하위 집합에 대한 전문화를 지원하는 K-Nearest Neighbor 알고리즘의 새로운 변형을 소개합니다.
비슷한 의미 구조를 가진 작품을 찾기 위해 ImageNet에서 훈련된 딥 비전 네트워크의 "기능"을 활용합니다. 이러한 네트워크는 거리가 의미상 의미가 있는 고차원 공간에 이미지를 매핑합니다. 여기서 가장 가까운 이웃 쿼리는 "역 이미지 검색 엔진"으로 작동하는 경향이 있으며 유사한 개체는 종종 공통 구조를 공유합니다.
이 프로젝트에 대해 자세히 알아보려면 2020년 7월 30일 오전 10시(PST)에 진행되는 라이브 웹 세미나에 참여하세요.
이 저작물을 인용하려면 다음을 사용하세요.
@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}
}
프로젝트를 직접 빌드하려면 개발자 가이드를 참조하세요.
3000년 동안 이어진 존경심에 대한 공유된 묘사:
옷과 식기류에 시계를 맞추는 방법:
이 프로젝트를 현실화하는 데 도움을 준 모든 기여자에게 특별히 감사드립니다!
MIT x MSFT 외부 직원은 이 연구 프로젝트를 제대로 작동하는 웹 사이트로 전환하는 데 중추적인 역할을 했습니다. 단 한 달 만에 팀은 모자이크 웹사이트를 구축하고 디자인했습니다. Stephanie Fu와 Mindren Lu도 비모수적 스타일 전송에 대한 다양한 사전 훈련된 네트워크의 영향을 평가하여 "조건부 이미지 검색" 간행물에 기여했습니다.
이 프로젝트는 MSFT Garage 팀에게 큰 감사를 드립니다. 그들은 새로운 프로젝트를 육성하고 새로운 세대의 엔지니어들에게 영감을 주고자 하는 열정적인 창작자들입니다. 이 프로젝트에 대한 그들의 지원과 멘토링에 진심으로 감사드립니다.
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