論文の概要: DSSL: Deep Surroundings-person Separation Learning for Text-based Person Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05534v1
• Date: Sun, 12 Sep 2021 15:09:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:38:12.721117
• Title: DSSL: Deep Surroundings-person Separation Learning for Text-based Person Retrieval
• Title（参考訳）: DSSL:テキストベースの人物検索のための深層人物分離学習
• Authors: Aichun Zhu, Zijie Wang, Yifeng Li, Xili Wan, Jing Jin, Tian Wang, Fangqiang Hu, Gang Hua
• Abstract要約: 本稿では,Deep Surroundings-person Separation Learning(DSSL)モデルを提案する。 周囲の分離・融合機構は、正確かつ効果的な周囲の分離を実現する上で重要な役割を担っている。 CUHK-PEDES上で提案したDSSLの評価実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.70100506088116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many previous methods on text-based person retrieval tasks are devoted to learning a latent common space mapping, with the purpose of extracting modality-invariant features from both visual and textual modality. Nevertheless, due to the complexity of high-dimensional data, the unconstrained mapping paradigms are not able to properly catch discriminative clues about the corresponding person while drop the misaligned information. Intuitively, the information contained in visual data can be divided into person information (PI) and surroundings information (SI), which are mutually exclusive from each other. To this end, we propose a novel Deep Surroundings-person Separation Learning (DSSL) model in this paper to effectively extract and match person information, and hence achieve a superior retrieval accuracy. A surroundings-person separation and fusion mechanism plays the key role to realize an accurate and effective surroundings-person separation under a mutually exclusion constraint. In order to adequately utilize multi-modal and multi-granular information for a higher retrieval accuracy, five diverse alignment paradigms are adopted. Extensive experiments are carried out to evaluate the proposed DSSL on CUHK-PEDES, which is currently the only accessible dataset for text-base person retrieval task. DSSL achieves the state-of-the-art performance on CUHK-PEDES. To properly evaluate our proposed DSSL in the real scenarios, a Real Scenarios Text-based Person Reidentification (RSTPReid) dataset is constructed to benefit future research on text-based person retrieval, which will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: テキストに基づく人物検索タスクの多くの手法は、視覚とテキストのモダリティからモダリティ不変な特徴を抽出する目的で、潜在共通空間マッピングの学習に費やされている。 しかし、高次元データの複雑さのため、制約のないマッピングパラダイムは、不整合情報を落としながら、対応する人物の識別的手がかりを適切に把握できない。 直感的には、視覚データに含まれる情報は、互いに排他的な人物情報(PI)と周囲情報(SI)に分けることができる。 そこで本論文では,人物情報を効果的に抽出しマッチングし,より優れた検索精度を実現するために,新しいDeep Surroundings-person separated learning(DSSL)モデルを提案する。 周囲対人分離融合機構は、相互排他制約下で正確かつ効果的な周囲対人分離を実現するために重要な役割を果たす。 マルチモーダルおよびマルチグラニュラー情報を高い精度で適切に活用するために、5つの異なるアライメントパラダイムを採用する。 CUHK-PEDESで提案したDSSLは、現在テキストベースの人物検索タスクで唯一アクセス可能なデータセットである。 DSSLはCUHK-PEDESで最先端のパフォーマンスを実現する。 実シナリオで提案したDSSLを適切に評価するために、Real Scenarios Text-based Person Reidentification (RSTPReid)データセットを構築し、テキストベースの人物検索の今後の研究に役立てる。

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