Uncertainty quantification in image retrieval is crucial for downstream decisions, yet it remains a challenging and largely unexplored problem. Current methods for estimating uncertainties are poorly calibrated, computationally expensive, or based on heuristics. We present a new method that views image embeddings as stochastic features rather than deterministic features. Our two main contributions are (1) a likelihood that matches the triplet constraint and that evaluates the probability of an anchor being closer to a positive than a negative; and (2) a prior over the feature space that justifies the conventional l2 normalization. To ensure computational efficiency, we derive a variational approximation of the posterior, called the Bayesian triplet loss, that produces state-of-the-art uncertainty estimates and matches the predictive performance of current state-of-the-art methods.


翻译:图像检索的不确定性量化对于下游决策至关重要,但它仍然是一个挑战性且基本上尚未探讨的问题。 目前的不确定性估算方法校准不当,计算成本昂贵,或者基于超自然学。 我们提出了一个新方法,将图像嵌入作为随机特征而不是确定性特征。 我们的两个主要贡献是:(1) 与三重限制相匹配的可能性,并评估锚离正比负的可能性;(2) 先前的特性空间证明常规二级正常化的合理性。 为确保计算效率,我们从后方(称为巴伊西亚三重损失)获得一个变近,它产生最新的最新不确定性估计,并符合当前最新方法的预测性能。

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从20世纪70年代开始,有关图像检索的研究就已开始,当时主要是基于文本的图像检索技术(Text-based Image Retrieval,简称TBIR),利用文本描述的方式描述图像的特征,如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。到90年代以后,出现了对图像的内容语义,如图像的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索技术,即基于内容的图像检索(Content-based Image Retrieval,简称CBIR)技术。CBIR属于基于内容检索(Content-based Retrieval,简称CBR)的一种,CBR中还包括对动态视频、音频等其它形式多媒体信息的检索技术。

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