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    下血本!Facebook AI 20万美金举办“图像匹配”大赛

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    • 153****2211
      153****2211 last edited by

      近日,Facebook AI 在NeurIPS’21 举办了图像相似检索大赛( Image Similarity Challenge ,ISC2021),放出百万量级的数据集,提供20万美金的奖励。

      在原有参考图上进行一定的像素级改变,该比赛中认为前后两图是“相似的”。

      下图对图像相似进行了概念可视化,该比赛关注的是:纯粹副本、近纯粹副本和编辑拷贝三种类型,而相似的实例和相似类别不在此列。

      这也是比赛的难点。有可能相机拍的同一场景或同一物体人眼看起来很相似的图像,但不是来自同一参考图的编辑,不能归为相似图像。

      这种图像相似检索任务在互联网版权保护方面具有重要意义。

      下图展示了不同相似类别图像的检索流程: 可见,该赛事关注的是来自同一份拷贝的图像编辑后的相似比较。

      其实这种视觉任务早已有之,传统图像特征如GIST,即被设计用来图像匹配。

      在论文 The 2021 Image Similarity Dataset and Challenge 中,作者详细列出了此次大赛推出的数据集DISC21与其他数据集的比较:

      可见,查询数据集规模达到2万、干扰集规模8万和数据集总大小达到百万,数据集总存储量大约360G,又是一个数据量极大的视觉比赛。

      以下为官方给出的互联网上常见的编辑类型: 官方给出的baseline的结果:![c1cfae18-9248-4f73-af78-09b96d179a61-image.png]
      相关论文:

      https://arxiv.org/pdf/2106.09672.pdf

      比赛地址:

      https://www.drivendata.org/competitions/79/competition-image-similarity-1-dev/

      baseline:

      https://github.com/facebookresearch/isc2021

      这个任务看起来不难(毕竟相关开源代码比较多),但能挖掘其中细节,取得好的结果,估计也需要下很大功夫。(/forum/assets/uploads/files/1625128738292-c1cfae18-9248-4f73-af78-09b96d179a61-image.png)

      转载于:微信公众号:我爱计算机视觉
      https://mp.weixin.qq.com/s/L0gnof9SL8u5LFYZa7m6vA

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