論文の概要: DualFocus: Integrating Plausible Descriptions in Text-based Person Re-identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07459v2
- Date: Fri, 16 Aug 2024 10:53:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 20:02:45.987430
- Title: DualFocus: Integrating Plausible Descriptions in Text-based Person Re-identification
- Title（参考訳）: DualFocus: テキストに基づく人物再識別における可塑性記述の統合
- Authors: Yuchuan Deng, Zhanpeng Hu, Jiakun Han, Chuang Deng, Qijun Zhao,
- Abstract要約: 我々は、パーソナライゼーションタスクにおける視覚言語モデルの解釈精度を高めるために、もっともらしい記述を統合する統合フレームワークであるDualFocusを紹介する。
視覚的およびテキスト的埋め込みの粗いアライメントときめ細かなアライメントのバランスを実現するために,DTS(Dynamic Tokenwise similarity)損失を提案する。
The comprehensive experiment on CUHK-PEDES, ICFG-PEDES, and RSTPReid, DualFocus shows superior performance than the State-of-the-art method。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.381155145404096
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Text-based Person Re-identification (TPR) aims to retrieve specific individual images from datasets based on textual descriptions. Existing TPR methods primarily focus on recognizing explicit and positive characteristics, often overlooking the role of negative descriptions. This oversight can lead to false positives-images that meet positive criteria but should be excluded based on negative descriptions. To address these limitations, we introduce DualFocus, a unified framework that integrates plausible descriptions to enhance the interpretative accuracy of vision-language models in TPR tasks. DualFocus leverages Dual (Positive/Negative) Attribute Prompt Learning (DAPL), which incorporates Dual Image-Attribute Contrastive (DIAC) Learning and Sensitive Image-Attributes Matching (SIAM) Learning, enabling the detection of non-existent attributes and reducing false positives. To achieve a balance between coarse and fine-grained alignment of visual and textual embeddings, we propose the Dynamic Tokenwise Similarity (DTS) loss, which refines the representation of both matching and non-matching descriptions, thereby improving the matching process through detailed and adaptable similarity assessments. The comprehensive experiments on CUHK-PEDES, ICFG-PEDES, and RSTPReid, DualFocus demonstrates superior performance over state-of-the-art methods, significantly enhancing both precision and robustness in TPR.
- Abstract（参考訳）: テキストベースのPerson Re-identification (TPR)は、テキスト記述に基づいてデータセットから特定の個々の画像を取得することを目的としている。
既存のTPR手法は主に明示的で肯定的な特徴を認識することに焦点を当てており、しばしば否定的な記述の役割を見落としている。
この監視は、肯定的な基準を満たすが否定的な記述に基づいて除外されるべき偽の肯定的なイメージにつながる可能性がある。
これらの制約に対処するため、我々は、TPRタスクにおける視覚言語モデルの解釈精度を高めるために、もっともらしい記述を統合する統合フレームワークであるDualFocusを紹介した。
DualFocusは、Dual (Positive/Negative) Attribute Prompt Learning (DAPL)を活用し、Dual Image-Attribute Contrastive (DIAC) LearningとSensitive Image-Attributes Matching (SIAM) Learningを組み込んだ。
視覚的およびテキスト的埋め込みの粗いアライメントときめ細かなアライメントのバランスをとるために,マッチング記述と非マッチング記述の両方の表現を洗練し,詳細かつ適応可能な類似性評価によってマッチングプロセスを改善する動的トークンワイド類似性(DTS)損失を提案する。
The comprehensive experiment on CUHK-PEDES, ICFG-PEDES, and RSTPReid, DualFocus demonstrates superior performance than State-of-the-art method, significantly enhance both precision and robustness in TPR。
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