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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02278v7
• Date: Thu, 17 Jul 2025 08:56:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 15:53:04.194388
• 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, Wei Zhou, Weiping Ding, Victor C. M. Leung,
• Abstract要約: テキストベースPerson Search (TBPS) は、クロスモーダル情報融合において重要な課題に直面している。 SCMM(Sew and Masked Modeling)は,2つの相補的なメカニズムによってこれらの融合課題に対処する新しいフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.24784242117999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-Based Person Search (TBPS) faces critical challenges in cross-modal information fusion, requiring effective alignment of visual and textual modalities for person retrieval using natural language queries. Existing methods struggle with cross-modal heterogeneity, where visual and textual features reside in disparate semantic spaces, creating substantial inter-modal gaps that limit fusion effectiveness. We propose SCMM (Sew Calibration and Masked Modeling), a novel framework addressing these fusion challenges through two complementary mechanisms. First, our sew calibration loss implements adaptive margin constraints guided by caption quality, dynamically aligning image-text features while accommodating varying information density across modalities. Second, our masked caption modeling loss establishes fine-grained cross-modal correspondences through masked prediction tasks and cross-modal attention, enabling detailed visual-textual relationship learning. The streamlined dual-encoder architecture maintains computational efficiency while achieving superior fusion performance through synergistic alignment and correspondence strategies. Extensive experiments on three benchmark datasets validate SCMM's effectiveness, achieving state-of-the-art Rank1 accuracies of 73.81%, 64.25%, and 57.35% on CUHK-PEDES, ICFG-PEDES, and RSTPReID respectively. These results demonstrate the importance of quality-aware adaptive constraints and fine-grained correspondence modeling in advancing multimodal information fusion for person search applications.
• Abstract（参考訳）: テキストベースパーソンサーチ(TBPS)は、自然言語クエリを用いた人物検索において、視覚的およびテキスト的モダリティの効果的なアライメントを必要とする、クロスモーダル情報融合において重要な課題に直面している。 既存の手法では、視覚的特徴とテキスト的特徴が異なる意味空間に存在し、融合の有効性を制限するモーダル間の実質的なギャップが生じる。 SCMM(Sew Calibration and Masked Modeling)は,2つの相補的なメカニズムによってこれらの融合課題に対処する新しいフレームワークである。 まず,シチューキャリブレーションの損失はキャプション品質によって誘導される適応的マージン制約を実装し,画像テキストの特徴を動的に整列させ,様々な情報密度を調節する。 第二に、マスク付きキャプションモデリング損失は、マスク付き予測タスクとクロスモーダルアテンションを通じて、きめ細かなクロスモーダル対応を確立し、視覚的・テクスチャ関係の詳細な学習を可能にする。 合理化二重エンコーダアーキテクチャは、相乗的アライメントと対応戦略により、優れた融合性能を保ちながら、計算効率を維持する。 3つのベンチマークデータセットの大規模な実験はSCMMの有効性を検証し、それぞれCUHK-PEDES、ICFG-PEDES、RSTPReIDで73.81%、64.25%、57.35%の最先端のランク1アキュラシーを達成した。 これらの結果から,人物検索用マルチモーダル情報融合における品質適応制約と微粒化対応モデルの重要性が示された。

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