論文の概要: Hierarchical Prompt Learning for Image- and Text-Based Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13575v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 16:39:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 18:52:09.611645
• Title: Hierarchical Prompt Learning for Image- and Text-Based Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 画像とテキストに基づく人物再同定のための階層型プロンプト学習
• Authors: Linhan Zhou, Shuang Li, Neng Dong, Yonghang Tai, Yafei Zhang, Huafeng Li,
• Abstract要約: 人物再識別 (ReID) は、視覚的クエリ (image-to-image, I2I) とテキスト記述 (text-to-image, T2I) のいずれかを対象とする歩行者画像の検索を目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.3625307168105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Person re-identification (ReID) aims to retrieve target pedestrian images given either visual queries (image-to-image, I2I) or textual descriptions (text-to-image, T2I). Although both tasks share a common retrieval objective, they pose distinct challenges: I2I emphasizes discriminative identity learning, while T2I requires accurate cross-modal semantic alignment. Existing methods often treat these tasks separately, which may lead to representation entanglement and suboptimal performance. To address this, we propose a unified framework named Hierarchical Prompt Learning (HPL), which leverages task-aware prompt modeling to jointly optimize both tasks. Specifically, we first introduce a Task-Routed Transformer, which incorporates dual classification tokens into a shared visual encoder to route features for I2I and T2I branches respectively. On top of this, we develop a hierarchical prompt generation scheme that integrates identity-level learnable tokens with instance-level pseudo-text tokens. These pseudo-tokens are derived from image or text features via modality-specific inversion networks, injecting fine-grained, instance-specific semantics into the prompts. Furthermore, we propose a Cross-Modal Prompt Regularization strategy to enforce semantic alignment in the prompt token space, ensuring that pseudo-prompts preserve source-modality characteristics while enhancing cross-modal transferability. Extensive experiments on multiple ReID benchmarks validate the effectiveness of our method, achieving state-of-the-art performance on both I2I and T2I tasks.
• Abstract（参考訳）: 人物再識別 (ReID) は、視覚的クエリ (image-to-image, I2I) とテキスト的記述 (text-to-image, T2I) のいずれかを対象とする歩行者画像の検索を目的としている。 I2Iは識別的アイデンティティ学習を強調し、T2Iは正確なクロスモーダルなセマンティックアライメントを必要とする。 既存の手法はしばしばこれらのタスクを別々に扱うため、表現の絡み合いや準最適性能につながることがある。 これを解決するために,タスク認識プロンプトモデリングを利用して両タスクを協調的に最適化するHPL(Hierarchical Prompt Learning)という統合フレームワークを提案する。 具体的には、まず2つの分類トークンを共有ビジュアルエンコーダに組み込んで、それぞれI2IとT2Iの分岐をルーティングするTask-Routed Transformerを導入する。 そこで我々は,アイデンティティレベルの学習可能なトークンとインスタンスレベルの擬似テキストトークンを統合する階層的なプロンプト生成手法を開発した。 これらの擬似トークンは、画像やテキストの特徴をモダリティ固有のインバージョンネットワークを通じて引き起こし、細かいインスタンス固有のセマンティクスをプロンプトに注入する。 さらに,プロンプト空間における意味的アライメントを強制するクロスモーダル・プロンプト規則化手法を提案し,クロスモーダル転送性を高めつつ,擬似プロンプトがソースモダリティ特性を維持することを保証する。 複数のReIDベンチマークによる大規模な実験により,本手法の有効性が検証され,I2IタスクおよびT2Iタスクの最先端性能が得られた。

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