i QPP : Une Référence pour la Prédiction de Performances des Requêtes d’Images (2023)

Abstract: La prédiction de la performance des requêtes (QPP) dans le contexte de la recherche d’images basée sur le contenu reste une tâche largement inexplorée, en particulier dans le scénario de la recherche par l’exemple, où la requête est une image. Pour stimuler les recherches dans ce domaine, nous proposons la première collection de référence. Nous proposons un ensemble de quatre jeux de données (PASCAL VOC 2012, Caltech-101, ROxford5k et RParis6k) avec les performances attendues pour chaque requête à l’aide de deux modèles de recherche d’images état de l’art. Nous proposons également de nouveaux prédicteurs pré et post-recherche. Les résultats empiriques montrent que la plupart des prédicteurs ne se généralisent pas aux différents scénarios d’évaluation. Nos expériences exhaustives indiquent que l’iQPP est une référence difficile, révélant une importante lacune dans la recherche qui doit être abordée dans les travaux futurs. Nous publions notre code et nos données.

## introduction la prédiction des performances des requêtes (qpp) est la tâche qui consiste à estimer l'efficacité d'une recherche obtenue en réponse à une requête par un moteur de recherche, sans jugement de pertinence @xcite . l'importance de cette tâche est reconnue en recherche d'information @xcite @xcite @xcite @xcite @xcite @xcite @xcite @xcite @xcite @xcite , et intéresse actuellement la communauté scientifique @xcite @xcite . cependant, dans le contexte de la recherche d'images, la prédiction de la performance des requêtes à retenu moins d'attention jusqu'ici, avec seulement quelques travaux publiés @xcite @xcite @xcite @xcite @xcite . très peu de papiers ont par ailleurs considéré l'angle des requêtes par l'exemple, scénario dans lequel la requête est une image @xcite @xcite . nous considérons que l'étude de la prédiction de performance est tout aussi importante pour l'image que pour le texte. afin de développer l'intérêt de la communauté scientifique pour contexte de la recherche d'images basée sur le contenu, où les images doivent être retrouvées à partir d'une requête image, nous avons développé une collection de référence complète que nous appelons iqpp. elle comprend quatre ensembles de données (pascal voc 2012 @xcite , caltech-101 @xcite 1 et figure 1 ). ## modèle de recherche et évaluation pour évaluer la difficulté d'une requête, nous avons considéré deux mesures d'efficacité de la recherche, la précision moyenne (ap) et la précision pour les k premiers résultats retrouvés (p@k). bien que la précision p@10 soit généralement utilisée dans le cadre de la prédiction de la performance des requêtes textuelles, nous avons constaté qu'un pourcentage élevé de requêtes de test dans les collections d'images (entre 29% et 82%) ont un score p@10 de 1. pour une meilleure estimation de la difficulté de la requête, nous avons décidé d'utiliser plutôt la précision p@100. le premier modèle de recherche d'images que nous utilisons a été proposé par radenović et al. (radenović et al., 2019) 2 . il s'agit d'un modèle à base de réseau neuronal convolutif. le second modèle a été présenté par revaud et al. @xcite foot_1 . le système s'appuie sur resnet-101 @xcite pré-entraîné sur imagenet @xcite . pour estimer l'efficacité d'un prédicteur, nous utilisons les coefficients de corrélation de pearson et de kendall τ entre les niveaux d'efficacité prédits et réels des requêtes de test, en suivant la procédure d'évaluation usuelle pour cette tâche @xcite @xcite . nous avons utilisé un test de student à un niveau de confiance de 0, 01 @xcite . la figure 2 présente les résultats obtenus sur deux collections. les prédicteurs considérés sont décrits dans la publication originale, certains sont issus de l'état de l'art @xcite @xcite , d'autres sont propres à cette recherche. ## conclusion dans cet article qui est un résumé étendu de la publication @xcite à la conférence sigir 2023, nous avons présenté la première collection pour la prédiction de performance de requêtes dans le cadre de la recherche d'images. elle comprend quatre ensembles d'images, deux systèmes de recherche d'images et douze prédicteurs de performance de requêtes. les résultats montrent que problème de la prédiction de performance des requêtes pour la recherche d'images est non résolu car aucun des prédicteurs n'a obtenu une performance élevée pour tous les ensembles de données.