論文の概要: Text-based Person Search in Full Images via Semantic-Driven Proposal Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12965v3
• Date: Sun, 25 Feb 2024 10:17:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 19:54:23.508409
• Title: Text-based Person Search in Full Images via Semantic-Driven Proposal Generation
• Title（参考訳）: 意味的提案生成による全画像におけるテキストベース人物検索
• Authors: Shizhou Zhang, De Cheng, Wenlong Luo, Yinghui Xing, Duo Long, Hao Li, Kai Niu, Guoqiang Liang, Yanning Zhang
• Abstract要約: 本稿では,歩行者検出,識別,視覚意味的特徴埋め込みタスクを協調的に最適化するエンドツーエンド学習フレームワークを提案する。 クエリテキストを最大限に活用するために、セマンティック機能を活用して、リージョン提案ネットワークにテキスト記述された提案にもっと注意を払うように指示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.25611020956918
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Finding target persons in full scene images with a query of text description has important practical applications in intelligent video surveillance.However, different from the real-world scenarios where the bounding boxes are not available, existing text-based person retrieval methods mainly focus on the cross modal matching between the query text descriptions and the gallery of cropped pedestrian images. To close the gap, we study the problem of text-based person search in full images by proposing a new end-to-end learning framework which jointly optimize the pedestrian detection, identification and visual-semantic feature embedding tasks. To take full advantage of the query text, the semantic features are leveraged to instruct the Region Proposal Network to pay more attention to the text-described proposals. Besides, a cross-scale visual-semantic embedding mechanism is utilized to improve the performance. To validate the proposed method, we collect and annotate two large-scale benchmark datasets based on the widely adopted image-based person search datasets CUHK-SYSU and PRW. Comprehensive experiments are conducted on the two datasets and compared with the baseline methods, our method achieves the state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: テキスト記述のクエリによるフルシーン画像中の対象人物の検索は、インテリジェントなビデオ監視において重要な実用的応用であるが、バウンディングボックスが利用できない現実のシナリオとは違い、既存のテキストベースの人物検索手法は主に、クエリテキスト記述と収穫した歩行者画像のギャラリーとの相互マッチングに焦点を当てている。 このギャップを埋めるために,歩行者検出,識別,視覚意味的特徴埋め込みタスクを協調的に最適化する新しいエンドツーエンド学習フレームワークを提案することによって,全画像におけるテキストベースの人物検索の問題を研究する。 クエリテキストを最大限に活用するために、セマンティック機能を活用して、リージョン提案ネットワークにテキスト記述された提案にもっと注意を払うように指示する。 また、クロススケールなビジュアル・セマンティックな埋め込み機構を利用して性能を向上させる。 提案手法を検証するために,広く採用されている画像ベース人物検索データセットCUHK-SYSUとPRWに基づいて,大規模なベンチマークデータセットを2つ収集し,注釈付けする。 2つのデータセット上で総合的な実験を行い,ベースライン法と比較し,最先端の性能を実現する。

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