Totally-Looks-Like: A Dataset and Benchmark of Semantic Image Similarity
Notice bibliographique
Résumé
Human perception of images goes far beyond objects, shapes, textures and contours. Viewing a scene often elicits recollection of other scenes whose global properties or relations resemble the currently observed one. This relies on a rich representation in image space in the brain, entailing scene structure and semantics, as well as a mechanism to use the representation of an observed scene to recollect similar ones from the profusion of those stored in memory. The recent explosion in the performance and applicability of deep-learning models in all fields of computer vision, including image retrieval and comparison, can tempt one to conclude that the representational power of such methods approaches that of humans. We aim to explore this by testing how deep neural networks fare on the challenge of similarity judgement between pairs of images from a new dataset, dubbed "Totally-Looks-Like". It is based on images from a website in popular media, which hosts pairs of images deemed by users to appear similar to each other, though they often share little common appearance, if judging by low-level visual features. These include pairs of images out of (but not limited to) objects, scenes, patterns, animals, and faces across various modalities (sketch, cartoon, natural images). The website also includes user ratings, showing the level of agreement with the proposed resemblances. The dataset is very diverse and implicitly represents many aspects of human perception of image similarity. We evaluate the performance of several state-of-the-art models on this dataset, comparing their performance with human similarity judgements. The comparison not only forms a benchmark for other similar evaluations, but also reveals specific weaknesses in the strongest of the current systems that point the way for future research. Meeting abstract presented at VSS 2018
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».