論文の概要: ASMR: Learning Attribute-Based Person Search with Adaptive Semantic
Margin Regularizer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04533v1
- Date: Tue, 10 Aug 2021 09:19:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-11 21:33:58.329222
- Title: ASMR: Learning Attribute-Based Person Search with Adaptive Semantic
Margin Regularizer
- Title(参考訳): ASMR:Adaptive Semantic Margin Regularizerを用いた属性に基づく人物探索
- Authors: Boseung Jeong, Jicheol Park, Suha Kwak
- Abstract要約: 属性に基づく人物探索の文脈において,クロスモーダルな埋め込みを学習する際の新たな損失を提示する。
我々の損失は、意味的距離によって適応的に決定されるマージンによって、一対の個人カテゴリーを分割する。
単純な埋め込みモデルにより、ベルやホイッスルを使わずに、公開ベンチマークで最先端の記録を達成できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.590415345079991
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Attribute-based person search is the task of finding person images that are
best matched with a set of text attributes given as query. The main challenge
of this task is the large modality gap between attributes and images. To reduce
the gap, we present a new loss for learning cross-modal embeddings in the
context of attribute-based person search. We regard a set of attributes as a
category of people sharing the same traits. In a joint embedding space of the
two modalities, our loss pulls images close to their person categories for
modality alignment. More importantly, it pushes apart a pair of person
categories by a margin determined adaptively by their semantic distance, where
the distance metric is learned end-to-end so that the loss considers importance
of each attribute when relating person categories. Our loss guided by the
adaptive semantic margin leads to more discriminative and semantically
well-arranged distributions of person images. As a consequence, it enables a
simple embedding model to achieve state-of-the-art records on public benchmarks
without bells and whistles.
- Abstract(参考訳): 属性に基づく人物検索は、クエリとして与えられたテキスト属性のセットに最もよくマッチする人物画像を見つけるタスクである。
このタスクの主な課題は、属性と画像の間の大きなモダリティギャップである。
このギャップを減らすために,属性に基づく人物探索の文脈において,モーダルな埋め込みを学習する際の新たな損失を提示する。
属性のセットを、同じ特性を共有する人々のカテゴリとみなします。
2つのモダリティの合同埋め込み空間において、損失は、モダリティアライメントのための個人カテゴリに近いイメージを引き出す。
さらに重要なことに、その意味的距離によって適応的に決定されるマージンによって、2つの人カテゴリを分割し、その距離メトリックをエンドツーエンドに学習することで、人カテゴリに関連する各属性の重要性を考慮する。
適応的セマンティック・マージンによって導かれる損失は、より差別的でセマンティックに適切に配置された人物画像の分布につながる。
その結果、単純な埋め込みモデルにより、ベルやホイッスルを使わずに、公開ベンチマークで最先端の記録を達成できる。
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