論文の概要: Calibrating Cross-modal Feature for Text-Based Person Searching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02278v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 07:50:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 13:11:04.335999
• Title: Calibrating Cross-modal Feature for Text-Based Person Searching
• Title（参考訳）: テキストに基づく人物検索のためのクロスモーダル特徴の校正
• Authors: Donglai Wei, Sipeng Zhang, Tong Yang, Jing Liu
• Abstract要約: 本稿では,テキストに基づく人物検索のためのクロスモーダルな特徴の校正手法を提案する。 アーキテクチャはデュアルエンコーダと分離可能なクロスモーダルデコーダのみである。 CUHK-PEDES, ICFG-PEDES, RSTPReID の3つのベンチマークで上位結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.289009253607292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel and effective method calibrating cross-modal features for text-based person search. Our method is cost-effective and can easily retrieve specific persons with textual captions. Specifically, its architecture is only a dual-encoder and a detachable cross-modal decoder. Without extra multi-level branches or complex interaction modules as the neck following the backbone, our model makes a high-speed inference only based on the dual-encoder. Besides, our method consists of two novel losses to provide fine-grained cross-modal features. A Sew loss takes the quality of textual captions as guidance and aligns features between image and text modalities. A Masking Caption Modeling (MCM) loss uses a masked captions prediction task to establish detailed and generic relationships between textual and visual parts. We show the top results in three popular benchmarks, including CUHK-PEDES, ICFG-PEDES, and RSTPReID. In particular, our method achieves 73.81% Rank@1, 74.25% Rank@1 and 57.35% Rank@1 on them, respectively. In addition, we also validate each component of our method with extensive experiments. We hope our powerful and scalable paradigm will serve as a solid baseline and help ease future research in text-based person search.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキストに基づく人物探索のためのクロスモーダル特徴の校正手法を提案する。 本手法は費用対効果が高く,テキストキャプションによる特定人物の検索が容易である。 具体的には、dual-encoderとdetachable cross-modal decoderのみである。 バックボーンを追従するネックとして、余分なマルチレベル分岐や複雑な相互作用モジュールがなければ、我々のモデルはデュアルエンコーダのみに基づいて高速な推論を行う。 さらに,本手法は2つの新たな損失から成り,細粒度のクロスモーダル特性を提供する。 Sew Losは、テキストキャプションの品質をガイダンスとして取り、画像とテキストのモダリティを調整します。 マスキングキャプションモデリング(mcm)ロスは、マスキングキャプション予測タスクを使用して、テキスト部品と視覚部品との間の詳細かつ汎用的な関係を確立する。 CUHK-PEDES, ICFG-PEDES, RSTPReID の3つのベンチマークで上位結果を示す。 特に, 73.81% Rank@1, 74.25% Rank@1, 57.35% Rank@1を達成した。 さらに,本手法の各成分を広範囲な実験により検証する。 当社の強力でスケーラブルなパラダイムが、堅固なベースラインとして機能し、テキストベースの人物検索における将来の研究を容易にすることを願っています。

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