Enhanced image similarity detection: combining multi-layer outputs of CNN for precise results
Loading...
Date
2024
Authors
Kubytskyi, Volodymyr
Panchenko, Taras
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Національний університет "Києво-Могилянська академія"
Abstract
The rapid growth of image data globally has amplified the demand for effective image similarity detection methods, particularly in tasks like image deduplication. This paper introduces a novel approach using enriched image embeddings derived from combining outputs of intermediate layers of pre-trained CNNs. The proposed method improves F1 scores across tasks such as near-duplicate detection, multi-angle view analysis, and schematical layout comparisons. Real-world applications in the real estate domain demonstrated fewer errors and enhanced performance, offering a promising direction for addressing complex image comparison challenges.
Description
Keywords
image data, image deduplication, image embeddings, conference materials
Citation
Kubytskyi V. Enhanced image similarity detection: combining multi-layer outputs of CNN for precise results / Volodymyr Kubytskyi, Taras Panchenko // Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : працi 15 міжнародної науково-практичної конференції, Київ, 23-24 грудня 2024 р. / [за заг. ред.: М. М. Глибовця, Т. В. Панченка та iн. ; Факультет інформатики Національного університету "Києво-Могилянська академія" та ін.]. - Київ : НаУКМА, 2024. - C. 30-32.