論文の概要: Calibrating Cross-modal Features for Text-Based Person Searching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02278v2
- Date: Thu, 1 Jun 2023 01:49:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 23:56:47.509154
- Title: Calibrating Cross-modal Features 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, Yang Liu, Jing Liu
- Abstract要約: 本稿では,2つの視点から横断的特徴を校正する簡易かつ効果的な手法を提案する。
提案手法は,2つの新たな損失から成り,細粒度のクロスモーダルな特徴を提供する。
73.81%、74.25%、57.35%の精度で3つの人気のあるベンチマークで上位となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.3145271655619
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Text-Based Person Searching (TBPS) aims to identify the images of pedestrian
targets from a large-scale gallery with given textual caption. For cross-modal
TBPS task, it is critical to obtain well-distributed representation in the
common embedding space to reduce the inter-modal gap. Furthermore, it is also
essential to learn detailed image-text correspondence efficiently to
discriminate similar targets and enable fine-grained target search. To address
these challenges, we present a simple yet effective method that calibrates
cross-modal features from these two perspectives. Our method consists of two
novel losses to provide fine-grained cross-modal features. The Sew calibration
loss takes the quality of textual captions as guidance and aligns features
between image and text modalities. On the other hand, the Masking Caption
Modeling (MCM) loss leverages a masked captions prediction task to establish
detailed and generic relationships between textual and visual parts. The
proposed method is cost-effective and can easily retrieve specific persons with
textual captions. The architecture has only a dual-encoder without multi-level
branches or extra interaction modules, making a high-speed inference. Our
method achieves top results on three popular benchmarks with 73.81%, 74.25% and
57.35% Rank1 accuracy on the CUHK-PEDES, ICFG-PEDES, and RSTPReID,
respectively. We hope our scalable method will serve as a solid baseline and
help ease future research in TBPS. The code will be publicly available.
- Abstract（参考訳）: テキストベースPerson Searching (TBPS) は,大規模ギャラリーからの歩行者対象の画像の特定を目的としている。
クロスモーダルなtbpsタスクでは、共通の埋め込み空間でよく分布した表現を得ることが重要であり、モーダル間ギャップを減少させる。
さらに,詳細な画像テキスト対応を効率的に学習し,類似したターゲットを識別し,きめ細かいターゲット探索を可能にすることも重要である。
これらの課題に対処するために,我々は,これらの2つの視点からクロスモーダルな特徴を包含する単純かつ効果的な手法を提案する。
本手法は,細粒度のクロスモーダル特性を提供するための2つの新しい損失からなる。
Sewキャリブレーションの損失は、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。
一方、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利用して、テキスト部品と視覚部品間の詳細かつ汎用的な関係を確立する。
提案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。
アーキテクチャはマルチレベルブランチや余分なインタラクションモジュールを持たないデュアルエンコーダのみを持ち、高速推論を行う。
提案手法は, CUHK-PEDES, ICFG-PEDES, RSTPReIDにおいて, 73.81%, 74.25%, 57.35%の精度で3つのベンチマークの上位結果を得た。
当社のスケーラブルな手法が強固なベースラインとして機能し、TBPSの将来的な研究を容易にすることを願っています。
コードは公開される予定だ。
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