論文の概要: The Solution for the CVPR 2023 1st foundation model challenge-Track2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17702v2
• Date: Tue, 2 Apr 2024 09:54:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 07:37:38.208860
• Title: The Solution for the CVPR 2023 1st foundation model challenge-Track2
• Title（参考訳）: CVPR 2023 1st foundation model Challenge-Track2の解決
• Authors: Haonan Xu, Yurui Huang, Sishun Pan, Zhihao Guan, Yi Xu, Yang Yang,
• Abstract要約: 簡単な戦略により,歩行者検索と車両検索の2つのサブタスクに分割する。 歩行者検索タスクでは、IRRAをベースモデルとし、属性ラベルによる知識のマイニングのために属性分類を特に設計する。 最終B板試験では70.9点, 最終B板試験では1位であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.142645377244712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a solution for cross-modal transportation retrieval. Due to the cross-domain problem of traffic images, we divide the problem into two sub-tasks of pedestrian retrieval and vehicle retrieval through a simple strategy. In pedestrian retrieval tasks, we use IRRA as the base model and specifically design an Attribute Classification to mine the knowledge implied by attribute labels. More importantly, We use the strategy of Inclusion Relation Matching to make the image-text pairs with inclusion relation have similar representation in the feature space. For the vehicle retrieval task, we use BLIP as the base model. Since aligning the color attributes of vehicles is challenging, we introduce attribute-based object detection techniques to add color patch blocks to vehicle images for color data augmentation. This serves as strong prior information, helping the model perform the image-text alignment. At the same time, we incorporate labeled attributes into the image-text alignment loss to learn fine-grained alignment and prevent similar images and texts from being incorrectly separated. Our approach ranked first in the final B-board test with a score of 70.9.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,クロスモーダル交通検索のためのソリューションを提案する。 交通画像のクロスドメイン問題により、簡単な戦略により、歩行者検索と車両検索の2つのサブタスクに分割する。 歩行者検索タスクでは、IRRAをベースモデルとし、属性ラベルによる知識のマイニングのために属性分類を特に設計する。 さらに重要なことは、包含関係マッチングの戦略を用いて、包含関係を持つ画像テキスト対が特徴空間に類似した表現を持つようにすることである。 車両検索タスクでは、BLIPをベースモデルとして使用する。 車両の色属性の整合は困難であるため,色データ拡張のための画像に色パッチブロックを追加する属性ベースの物体検出技術を導入する。 これは強力な事前情報として機能し、モデルが画像とテキストのアライメントを実行するのに役立つ。 同時に、ラベル付き属性を画像テキストアライメント損失に組み込んで、微粒なアライメントを学習し、類似した画像やテキストが誤って分離されるのを防ぐ。 最終B板試験では70.9点, 最終B板試験では1位であった。

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