論文の概要: Automatic Synthetic Data and Fine-grained Adaptive Feature Alignment for Composed Person Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16515v4
• Date: Tue, 20 May 2025 16:29:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:50.866413
• Title: Automatic Synthetic Data and Fine-grained Adaptive Feature Alignment for Composed Person Retrieval
• Title（参考訳）: 構成者検索のための自動合成データと微粒化適応的特徴アライメント
• Authors: Delong Liu, Haiwen Li, Zhaohui Hou, Zhicheng Zhao, Fei Su, Yuan Dong,
• Abstract要約: 本稿では,大規模人物画像データベースから興味のある人物を特定するために,視覚的・テキスト的クエリを組み合わせた新しい人物検索タスクを提案する。 CPRタスクの最大の難しさは、利用可能な注釈付きデータセットがないことだ。 マルチモーダルフィルタリング法は、結果のSynCPRデータセットが1.15百万の高品質で完全な合成三重項を保持するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.225737169253826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Person retrieval has attracted rising attention. Existing methods are mainly divided into two retrieval modes, namely image-only and text-only. However, they are unable to make full use of the available information and are difficult to meet diverse application requirements. To address the above limitations, we propose a new Composed Person Retrieval (CPR) task, which combines visual and textual queries to identify individuals of interest from large-scale person image databases. Nevertheless, the foremost difficulty of the CPR task is the lack of available annotated datasets. Therefore, we first introduce a scalable automatic data synthesis pipeline, which decomposes complex multimodal data generation into the creation of textual quadruples followed by identity-consistent image synthesis using fine-tuned generative models. Meanwhile, a multimodal filtering method is designed to ensure the resulting SynCPR dataset retains 1.15 million high-quality and fully synthetic triplets. Additionally, to improve the representation of composed person queries, we propose a novel Fine-grained Adaptive Feature Alignment (FAFA) framework through fine-grained dynamic alignment and masked feature reasoning. Moreover, for objective evaluation, we manually annotate the Image-Text Composed Person Retrieval (ITCPR) test set. The extensive experiments demonstrate the effectiveness of the SynCPR dataset and the superiority of the proposed FAFA framework when compared with the state-of-the-art methods. All code and data will be provided at https://github.com/Delong-liu-bupt/Composed_Person_Retrieval.
• Abstract（参考訳）: 人の検索が注目を集めています。 既存の方法は、主に画像のみとテキストのみの2つの検索モードに分けられる。 しかし、利用可能な情報を十分に活用することができず、多様なアプリケーション要件を満たすことは困難である。 上記の制約に対処するため,大規模人物画像データベースから興味のある個人を特定するために,視覚的およびテキスト的クエリを組み合わせた新しい構成人検索タスクを提案する。 それでも、CPRタスクの最大の難しさは、利用可能な注釈付きデータセットの欠如である。 そこで我々はまず,複雑なマルチモーダルデータ生成をテキスト四重項生成に分解するスケーラブルな自動データ合成パイプラインを導入する。 一方、マルチモーダルフィルタリング法は、結果のSynCPRデータセットが1.15百万の高品質で完全な合成三重項を保持するように設計されている。 さらに, 合成された人物クエリの表現を改善するために, きめ細かな動的アライメントとマスク付き特徴推論により, FAFA(Fin-fine Adaptive Feature Alignment)フレームワークを提案する。 さらに、客観的評価のために、画像合成人検索(ITCPR)テストセットを手動で注釈付けする。 この実験は,SynCPRデータセットの有効性と,最先端手法と比較して提案したFAFAフレームワークの優位性を示すものである。 すべてのコードとデータはhttps://github.com/Delong-liu-bupt/Composed_Person_Retrievalで提供される。

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