論文の概要: Data Augmentation for Text-based Person Retrieval Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11971v1
• Date: Mon, 20 May 2024 11:57:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 13:14:56.763222
• Title: Data Augmentation for Text-based Person Retrieval Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたテキスト型人物検索のためのデータ拡張
• Authors: Zheng Li, Lijia Si, Caili Guo, Yang Yang, Qiushi Cao,
• Abstract要約: テキストベースのPerson Retrieval (TPR)は、テキストクエリが与えられた記述と一致する人物画像の検索を目的としている。 高価なアノテーションとプライバシー保護のため、大規模で高品質なTPRデータセットを構築するのは難しい。 本稿では,TPRのためのLLM-DA法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.120524750964016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-based Person Retrieval (TPR) aims to retrieve person images that match the description given a text query. The performance improvement of the TPR model relies on high-quality data for supervised training. However, it is difficult to construct a large-scale, high-quality TPR dataset due to expensive annotation and privacy protection. Recently, Large Language Models (LLMs) have approached or even surpassed human performance on many NLP tasks, creating the possibility to expand high-quality TPR datasets. This paper proposes an LLM-based Data Augmentation (LLM-DA) method for TPR. LLM-DA uses LLMs to rewrite the text in the current TPR dataset, achieving high-quality expansion of the dataset concisely and efficiently. These rewritten texts are able to increase the diversity of vocabulary and sentence structure while retaining the original key concepts and semantic information. In order to alleviate the hallucinations of LLMs, LLM-DA introduces a Text Faithfulness Filter (TFF) to filter out unfaithful rewritten text. To balance the contributions of original text and augmented text, a Balanced Sampling Strategy (BSS) is proposed to control the proportion of original text and augmented text used for training. LLM-DA is a plug-and-play method that can be easily integrated into various TPR models. Comprehensive experiments on three TPR benchmarks show that LLM-DA can improve the retrieval performance of current TPR models.
• Abstract（参考訳）: テキストベースのPerson Retrieval (TPR)は、テキストクエリが与えられた記述と一致する人物画像の検索を目的としている。 TPRモデルの性能改善は、教師あり訓練のための高品質なデータに依存している。 しかし、高価なアノテーションとプライバシー保護のため、大規模で高品質なTPRデータセットを構築するのは難しい。 最近、LLM(Large Language Models)は多くのNLPタスクにおいて人間のパフォーマンスに近づいたり、超えたりして、高品質なTPRデータセットを拡張する可能性を生み出している。 本稿では,TPRのためのLLM-DA法を提案する。 LLM-DAはLLMを使用して現在のTPRデータセットのテキストを書き直し、データセットを簡潔かつ効率的に高品質に拡張する。 これらの書き直されたテキストは、元のキーコンセプトとセマンティック情報を保持しながら、語彙と文構造の多様性を高めることができる。 LLMの幻覚を軽減するため、LLM-DAは不誠実な書き直しテキストをフィルタリングするテキスト忠実度フィルタ(TFF)を導入した。 原文と増補テキストのコントリビューションのバランスをとるために,原文と増補テキストの比率を制御するために,バランスドサンプリング戦略(BSS)を提案する。 LLM-DAは様々なTPRモデルに容易に統合できるプラグアンドプレイ方式である。 3つのTPRベンチマークの総合的な実験により、LLM-DAは現在のTPRモデルの検索性能を向上させることができることが示された。

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