論文の概要: Instruct-ReID: A Multi-purpose Person Re-identification Task with Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07520v4
• Date: Sun, 31 Dec 2023 16:54:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 02:22:10.603445
• Title: Instruct-ReID: A Multi-purpose Person Re-identification Task with Instructions
• Title（参考訳）: instruct-reid: 指示付き多目的人物再識別タスク
• Authors: Weizhen He and Yiheng Deng and Shixiang Tang and Qihao Chen and Qingsong Xie and Yizhou Wang and Lei Bai and Feng Zhu and Rui Zhao and Wanli Ouyang and Donglian Qi and Yunfeng Yan
• Abstract要約: 本稿では,与えられた画像や言語命令に従って,モデルに画像の検索を要求する命令-ReIDタスクを提案する。 我々の命令-ReIDはより一般的なReID設定であり、既存の6つのReIDタスクを異なる命令を設計することで特別なケースとして見ることができる。 実験結果から,OmniReIDベンチマークで微調整なしでトレーニングした多目的ReIDモデルでは, Market1501, MSMT17, CUHK03, 従来のReIDでは+0.5%, +0.6%, +7.7%mAP, PRCCでは+6.4%, +7.1%, +11.2%mAPの改善が可能であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.55715112644562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human intelligence can retrieve any person according to both visual and language descriptions. However, the current computer vision community studies specific person re-identification (ReID) tasks in different scenarios separately, which limits the applications in the real world. This paper strives to resolve this problem by proposing a new instruct-ReID task that requires the model to retrieve images according to the given image or language instructions. Our instruct-ReID is a more general ReID setting, where existing 6 ReID tasks can be viewed as special cases by designing different instructions. We propose a large-scale OmniReID benchmark and an adaptive triplet loss as a baseline method to facilitate research in this new setting. Experimental results show that the proposed multi-purpose ReID model, trained on our OmniReID benchmark without fine-tuning, can improve +0.5%, +0.6%, +7.7% mAP on Market1501, MSMT17, CUHK03 for traditional ReID, +6.4%, +7.1%, +11.2% mAP on PRCC, VC-Clothes, LTCC for clothes-changing ReID, +11.7% mAP on COCAS+ real2 for clothes template based clothes-changing ReID when using only RGB images, +24.9% mAP on COCAS+ real2 for our newly defined language-instructed ReID, +4.3% on LLCM for visible-infrared ReID, +2.6% on CUHK-PEDES for text-to-image ReID. The datasets, the model, and code will be available at https://github.com/hwz-zju/Instruct-ReID.
• Abstract（参考訳）: 人間の知性は、視覚と言語の両方の記述に従って、任意の人物を検索することができる。 しかし、現在のコンピュータビジョンコミュニティは、異なるシナリオにおける特定の人物再識別(ReID)タスクを別々に研究しており、現実世界の応用を制限している。 本稿では,与えられた画像や言語命令に従って画像を取得することをモデルに要求する新しいinstruct-reidタスクを提案することで,この問題を解決する。 我々の命令-ReIDはより一般的なReID設定であり、既存の6つのReIDタスクを異なる命令を設計することで特別なケースとして見ることができる。 そこで本研究では, 大規模omnireidベンチマークと適応三重項損失をベースラインとして提案する。 Experimental results show that the proposed multi-purpose ReID model, trained on our OmniReID benchmark without fine-tuning, can improve +0.5%, +0.6%, +7.7% mAP on Market1501, MSMT17, CUHK03 for traditional ReID, +6.4%, +7.1%, +11.2% mAP on PRCC, VC-Clothes, LTCC for clothes-changing ReID, +11.7% mAP on COCAS+ real2 for clothes template based clothes-changing ReID when using only RGB images, +24.9% mAP on COCAS+ real2 for our newly defined language-instructed ReID, +4.3% on LLCM for visible-infrared ReID, +2.6% on CUHK-PEDES for text-to-image ReID. データセット、モデル、コードはhttps://github.com/hwz-zju/instruct-reidで入手できる。

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