論文の概要: FusionSegReID: Advancing Person Re-Identification with Multimodal Retrieval and Precise Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21595v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 15:14:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:25.571905
• Title: FusionSegReID: Advancing Person Re-Identification with Multimodal Retrieval and Precise Segmentation
• Title（参考訳）: FusionSegReID:マルチモーダル検索と高精度セグメンテーションによる人物再認識の促進
• Authors: Jincheng Yan, Yun Wang, Xiaoyan Luo, Yu-Wing Tai,
• Abstract要約: 人物再識別(ReID)は、セキュリティ監視や犯罪捜査などのアプリケーションにおいて、重複しないカメラによってキャプチャされた大きな画像ギャラリーの個人をマッチングすることで、重要な役割を果たす。 従来のReIDの手法は、通常画像のような単調な入力に依存するが、オクルージョン、照明の変更、バリエーションのポーズといった課題のために、制限に直面している。 本稿では,画像入力とテキスト入力を組み合わせたマルチモーダルモデルFusionSegReIDを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.980289787679084
• License:
• Abstract: Person re-identification (ReID) plays a critical role in applications like security surveillance and criminal investigations by matching individuals across large image galleries captured by non-overlapping cameras. Traditional ReID methods rely on unimodal inputs, typically images, but face limitations due to challenges like occlusions, lighting changes, and pose variations. While advancements in image-based and text-based ReID systems have been made, the integration of both modalities has remained under-explored. This paper presents FusionSegReID, a multimodal model that combines both image and text inputs for enhanced ReID performance. By leveraging the complementary strengths of these modalities, our model improves matching accuracy and robustness, particularly in complex, real-world scenarios where one modality may struggle. Our experiments show significant improvements in Top-1 accuracy and mean Average Precision (mAP) for ReID, as well as better segmentation results in challenging scenarios like occlusion and low-quality images. Ablation studies further confirm that multimodal fusion and segmentation modules contribute to enhanced re-identification and mask accuracy. The results show that FusionSegReID outperforms traditional unimodal models, offering a more robust and flexible solution for real-world person ReID tasks.
• Abstract（参考訳）: 人物再識別(ReID)は、セキュリティ監視や犯罪捜査などのアプリケーションにおいて、重複しないカメラによってキャプチャされた大きな画像ギャラリーの個人をマッチングすることで、重要な役割を果たす。 従来のReIDの手法は、通常画像のような単調な入力に依存するが、オクルージョン、照明の変更、バリエーションのポーズといった課題のために、制限に直面している。 画像ベースとテキストベースのReIDシステムの進歩は進んでいるが、両方のモダリティの統合は未検討のままである。 本稿では,画像入力とテキスト入力を組み合わせたマルチモーダルモデルFusionSegReIDを提案する。 これらのモダリティの相補的な強みを活用することで、我々のモデルはマッチング精度とロバスト性、特に一つのモダリティが苦しむような複雑な実世界のシナリオを改善する。 実験の結果,ReIDにおけるTop-1精度と平均平均精度(mAP)が著しく向上し,閉塞画像や低画質画像などの難易度シナリオにおけるセグメンテーション結果が向上した。 アブレーション研究は、マルチモーダル融合とセグメンテーションモジュールが再同定とマスクの精度の向上に寄与することをさらに確認した。 その結果、FusionSegReIDは従来のユニモーダルモデルよりも優れており、現実世界のReIDタスクに対してより堅牢で柔軟なソリューションを提供することがわかった。

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