論文の概要: MambaPro: Multi-Modal Object Re-Identification with Mamba Aggregation and Synergistic Prompt

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10707v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 06:33:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:49:59.767099
• Title: MambaPro: Multi-Modal Object Re-Identification with Mamba Aggregation and Synergistic Prompt
• Title（参考訳）: MambaPro: Mamba AggregationとSynergistic Promptによるマルチモーダルオブジェクト再識別
• Authors: Yuhao Wang, Xuehu Liu, Tianyu Yan, Yang Liu, Aihua Zheng, Pingping Zhang, Huchuan Lu,
• Abstract要約: ReID(Multi-modal object Re-IDentification)は、異なるモダリティから補完的な画像情報を活用することで、特定のオブジェクトを検索することを目的としている。 近年、CLIPのような大規模事前学習モデルでは、従来のシングルモーダルオブジェクトReIDタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 マルチモーダルオブジェクトReIDのための新しいフレームワークであるMambaProを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.10555128510744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modal object Re-IDentification (ReID) aims to retrieve specific objects by utilizing complementary image information from different modalities. Recently, large-scale pre-trained models like CLIP have demonstrated impressive performance in traditional single-modal object ReID tasks. However, they remain unexplored for multi-modal object ReID. Furthermore, current multi-modal aggregation methods have obvious limitations in dealing with long sequences from different modalities. To address above issues, we introduce a novel framework called MambaPro for multi-modal object ReID. To be specific, we first employ a Parallel Feed-Forward Adapter (PFA) for adapting CLIP to multi-modal object ReID. Then, we propose the Synergistic Residual Prompt (SRP) to guide the joint learning of multi-modal features. Finally, leveraging Mamba's superior scalability for long sequences, we introduce Mamba Aggregation (MA) to efficiently model interactions between different modalities. As a result, MambaPro could extract more robust features with lower complexity. Extensive experiments on three multi-modal object ReID benchmarks (i.e., RGBNT201, RGBNT100 and MSVR310) validate the effectiveness of our proposed methods. The source code is available at https://github.com/924973292/MambaPro.
• Abstract（参考訳）: ReID(Multi-modal object Re-IDentification)は、異なるモダリティから補完的な画像情報を活用することで、特定のオブジェクトを検索することを目的としている。 近年、CLIPのような大規模事前学習モデルでは、従来のシングルモーダルオブジェクトReIDタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、それらはマルチモーダルオブジェクト ReID に対して探索されていない。 さらに、現在のマルチモーダルアグリゲーション法は、異なるモーダルからの長いシーケンスを扱う際に明らかな制限がある。 上記の問題に対処するため,マルチモーダルオブジェクトReIDのためのMambaProという新しいフレームワークを導入する。 具体的には、まずParallel Feed-Forward Adapter (PFA)を用いて、CLIPをマルチモーダルオブジェクトReIDに適応させる。 そこで我々はSynergistic Residual Prompt (SRP)を提案する。 最後に,Mamba Aggregation (MA)を導入し,様々なモーダル間の相互作用を効率的にモデル化する。 その結果、MambaProはより堅牢な機能をより少ない複雑さで取り出すことができた。 3つのマルチモーダルオブジェクトReIDベンチマーク(RGBNT201, RGBNT100, MSVR310)の大規模な実験により,提案手法の有効性が検証された。 ソースコードはhttps://github.com/924973292/MambaProで入手できる。

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