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Image Retrieval with Text Manipulation by local feature modification

Journal of Donghua University(English Edition) 2023年第4期40卷 404-409页

作者：查剑宏燕彩蓉张艳婷王俊 College of Computer Science and Technology Donghua UniversityShanghai 201620China College of Fashion and Design Donghua UniversityShanghai 200051China

The demand for image retrieval with text manipulation exists in many fields, such as e-commerce and Internet search. Deep metric learning methods are used by most researchers to calculate the similarity between the query and the candidate image by fusing the global feature of the query image and the text feature. However, the text usually corresponds to the local feature of the query image rather than the global feature. Therefore, in this paper, we propose a framework of image retrieval with text manipulation by local feature modification(LFM-IR) which can focus on the related image regions and attributes and perform modification. A spatial attention module and a channel attention module are designed to realize the semantic mapping between image and text. We achieve excellent performance on three benchmark datasets, namely Color-Shape-Size(CSS), Massachusetts Institute of Technology(MIT) States and Fashion200K(+8.3%, +0.7% and +4.6% in R@1).

关键词： image retrieval text manipulation attention local feature modification

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