論文の概要: Harnessing the Power of MLLMs for Transferable Text-to-Image Person ReID

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04940v2
• Date: Fri, 28 Jun 2024 01:23:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 21:15:15.133866
• Title: Harnessing the Power of MLLMs for Transferable Text-to-Image Person ReID
• Title（参考訳）: トランスファー可能なテキスト・ツー・イメージ・パーソン・リIDのためのMLLMのパワーの調和
• Authors: Wentao Tan,
• Abstract要約: 本稿では,提案する大規模データベース上でモデルをトレーニングするReID問題について検討する。 MLLM(Multi-modal Large Language Models)による訓練データを得る。 画像に対応しない記述中の単語を自動的に識別する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.178454425594117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Text-to-image person re-identification (ReID) retrieves pedestrian images according to textual descriptions. Manually annotating textual descriptions is time-consuming, restricting the scale of existing datasets and therefore the generalization ability of ReID models. As a result, we study the transferable text-to-image ReID problem, where we train a model on our proposed large-scale database and directly deploy it to various datasets for evaluation. We obtain substantial training data via Multi-modal Large Language Models (MLLMs). Moreover, we identify and address two key challenges in utilizing the obtained textual descriptions. First, an MLLM tends to generate descriptions with similar structures, causing the model to overfit specific sentence patterns. Thus, we propose a novel method that uses MLLMs to caption images according to various templates. These templates are obtained using a multi-turn dialogue with a Large Language Model (LLM). Therefore, we can build a large-scale dataset with diverse textual descriptions. Second, an MLLM may produce incorrect descriptions. Hence, we introduce a novel method that automatically identifies words in a description that do not correspond with the image. This method is based on the similarity between one text and all patch token embeddings in the image. Then, we mask these words with a larger probability in the subsequent training epoch, alleviating the impact of noisy textual descriptions. The experimental results demonstrate that our methods significantly boost the direct transfer text-to-image ReID performance. Benefiting from the pre-trained model weights, we also achieve state-of-the-art performance in the traditional evaluation settings.
• Abstract（参考訳）: ReID(text-to-image person re-identification)は、テキスト記述に従って歩行者画像を取得する。 手作業によるテキスト記述の注釈付けには時間がかかり、既存のデータセットのスケールやReIDモデルの一般化能力が制限される。 そこで我々は,提案した大規模データベース上でモデルをトレーニングし,それを様々なデータセットに直接展開して評価を行う。 MLLM(Multi-modal Large Language Models)を用いて,大規模な学習データを得る。 さらに、得られたテキスト記述を利用する上での2つの重要な課題を特定し、対処する。 第一に、MLLMは類似した構造を持つ記述を生成する傾向があるため、モデルは特定の文パターンに過度に適合する。 そこで本稿では,MLLMを用いてテンプレートに応じて画像をキャプションする手法を提案する。 これらのテンプレートは,Large Language Model (LLM) を用いたマルチターン対話を用いて得られる。 したがって、多種多様なテキスト記述を持つ大規模データセットを構築することができる。 第2に、MLLMは誤った記述を生成できる。 そこで本稿では,画像に対応しない記述中の単語を自動的に識別する新しい手法を提案する。 この方法は、1つのテキストとすべてのパッチトークンのイメージへの埋め込みの類似性に基づいている。 そして、これらの単語を、その後の訓練の時期においてより大きな確率で隠蔽し、ノイズの多い文章記述の影響を緩和する。 実験の結果,本手法は直接転送によるReID性能を大幅に向上させることが示された。 事前訓練されたモデル重みから得られる利点は、従来の評価設定において最先端のパフォーマンスを達成することである。

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