Fugu-MT 論文翻訳(概要): Instruct-ReID: A Multi-purpose Person Re-identification Task with Instructions

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07520v5
Date: Tue, 29 Apr 2025 12:38:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.503537
Title: Instruct-ReID: A Multi-purpose Person Re-identification Task with Instructions
Title（参考訳）: Instruct-ReID: 指示を伴う多目的人物識別タスク
Authors: Weizhen He, Yiheng Deng, Shixiang Tang, Qihao Chen, Qingsong Xie, Yizhou Wang, Lei Bai, Feng Zhu, Rui Zhao, Wanli Ouyang, Donglian Qi, 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）: 62.86799046733196
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、視覚的および言語的記述の両方に従って、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必要がある新しい命令-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。本稿では, 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。実験結果から,提案した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では+0.5%, +0.6%, +7.7% mAP, CUHK03では+6.4%, +7.1%, +11.2% mAP, PRCCではVC-Clothes, LTCCでは+11.7% mAP, RGB画像のみを使用する場合はCOCAS+ real2では+24.9% mAP, 新たに定義された言語命令されたReIDでは+4.3% mAP, 新たに定義したReIDでは+4.3% mAP, PRCC, VC-Clothes, LTCCでは+11.7% mAP, 衣料テンプレートベースのReIDでは+11.7% mAP, COCAS+ real2, COCAS+ real2では+24.9% mAP, データセット、モデル、コードはhttps://github.com/hwz-zju/Instruct-ReID.comから入手できる。

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