論文の概要: SCMM: Calibrating Cross-modal Representations for Text-Based Person Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02278v5
• Date: Fri, 06 Dec 2024 10:13:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 12:36:19.748268
• Title: SCMM: Calibrating Cross-modal Representations for Text-Based Person Search
• Title（参考訳）: SCMM:テキストに基づく人物検索のためのクロスモーダル表現の校正
• Authors: Jing Liu, Donglai Wei, Yang Liu, Sipeng Zhang, Tong Yang, Victor C. M. Leung,
• Abstract要約: テキストベースの人探索(TBPS)はIoT(Internet of Things)領域において重要なタスクである。 クロスモーダルTBPSタスクでは、共通空間においてよく分散された表現を得ることが重要である。 本稿では,Sew Embedding and Masked Modeling (SCMM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.17325362167387
• License:
• Abstract: Text-Based Person Search (TBPS) is a crucial task in the Internet of Things (IoT) domain that enables accurate retrieval of target individuals from large-scale galleries with only given textual caption. For cross-modal TBPS tasks, it is critical to obtain well-distributed representation in the common embedding space to reduce the inter-modal gap. Furthermore, learning detailed image-text correspondences is essential to discriminate similar targets and enable fine-grained search. To address these challenges, we present a simple yet effective method named Sew Calibration and Masked Modeling (SCMM) that calibrates cross-modal representations by learning compact and well-aligned embeddings. SCMM introduces two novel losses for fine-grained cross-modal representations: Sew calibration loss that aligns image and text features based on textual caption quality, and Masked Caption Modeling (MCM) loss that establishes detailed relationships between textual and visual parts. This dual-pronged strategy enhances feature alignment and cross-modal correspondences, enabling accurate distinction of similar individuals while maintaining a streamlined dual-encoder architecture for real-time inference, which is essential for resource-limited sensors and IoT systems. Extensive experiments on three popular TBPS benchmarks demonstrate the superiority of SCMM, achieving 73.81%, 64.25%, and 57.35% Rank-1 accuracy on CUHK-PEDES, ICFG-PEDES, and RSTPReID, respectively.
• Abstract（参考訳）: テキストベースPerson Search(TBPS)はIoT(Internet of Things)領域において重要なタスクであり、テキストキャプションのみを指定した大規模ギャラリーからターゲット個人を正確に検索することを可能にする。 クロスモーダルTBPSタスクでは、共通埋め込み空間において、モダル間ギャップを低減するために、よく分散された表現を得ることが重要である。 さらに、類似したターゲットを識別し、きめ細かい検索を可能にするためには、詳細な画像テキスト対応の学習が不可欠である。 これらの課題に対処するために,Sew Calibration and Masked Modeling (SCMM) というシンプルな手法を提案する。 SCMMは、テキストキャプションの品質に基づいて画像とテキストの特徴を整列するSew calibration Losと、テキストと視覚部品の詳細な関係を確立するMasked Caption Modeling (MCM) Losの2つの新しい損失を導入している。 このデュアルプログレッシブ戦略は、機能アライメントとクロスモーダル対応を強化し、リソース制限センサーやIoTシステムに不可欠なリアルタイム推論のための合理化されたデュアルエンコーダアーキテクチャを維持しながら、類似した個人を正確に区別することを可能にする。 3つの一般的なTBPSベンチマークの大規模な実験は、SCMMの優位性を示し、CUHK-PEDES、ICFG-PEDES、RSTPReIDでそれぞれ73.81%、64.25%、57.35%のランク-1の精度を達成した。

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