論文の概要: Learning Semantic-Aligned Feature Representation for Text-based Person Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06714v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 14:54:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-14 15:49:25.690082
• Title: Learning Semantic-Aligned Feature Representation for Text-based Person Search
• Title（参考訳）: テキストに基づく人物探索のための意味対応特徴表現の学習
• Authors: Shiping Li, Min Cao, Min Zhang
• Abstract要約: テキストに基づく人物検索のためのセマンティック・アライン・埋め込み手法を提案する。 特徴アライメントは、意味的に整った視覚的特徴とテキスト的特徴を自動的に学習することで達成される。 CUHK-PEDESおよびFlickr30Kデータセットによる実験結果から,本手法が最先端の性能を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.56017285139081
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-based person search aims to retrieve images of a certain pedestrian by a textual description. The key challenge of this task is to eliminate the inter-modality gap and achieve the feature alignment across modalities. In this paper, we propose a semantic-aligned embedding method for text-based person search, in which the feature alignment across modalities is achieved by automatically learning the semantic-aligned visual features and textual features. First, we introduce two Transformer-based backbones to encode robust feature representations of the images and texts. Second, we design a semantic-aligned feature aggregation network to adaptively select and aggregate features with the same semantics into part-aware features, which is achieved by a multi-head attention module constrained by a cross-modality part alignment loss and a diversity loss. Experimental results on the CUHK-PEDES and Flickr30K datasets show that our method achieves state-of-the-art performances.
• Abstract（参考訳）: テキストに基づく人物検索は,ある歩行者の画像をテキスト記述で検索することを目的としている。 このタスクの重要な課題は、モダリティ間のギャップを排除し、モダリティ間の機能アライメントを達成することである。 本稿では,テキストに基づく人物検索のセマンティック・アライメント・埋め込み手法を提案する。この手法は,意味的アライメントの視覚的特徴とテキスト的特徴を自動的に学習することにより,モダリティ間の特徴アライメントを実現する。 まず、画像とテキストのロバストな特徴表現を符号化するトランスフォーマーベースのバックボーンを2つ導入する。 第2に,マルチヘッドアテンションモジュールのクロスモダリティ部分アライメント損失と多様性損失によって制約されたマルチヘッドアライメントモジュールによって実現される,同じセマンティクスを持つ機能をパートアウェア機能に適応的に選択・集約するために,セマンティクスアライメント機能アグリゲーションネットワークを設計する。 CUHK-PEDESおよびFlickr30Kデータセットによる実験結果から,本手法が最先端の性能を実現することを示す。

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