UFineBench: Text-based Person Retrieval Benchmark with Ultra-fine Granularity

Konsep Inti

提案された新しいベンチマーク「UFineBench」は、超細かい粒度でのテキストベースの人物検索を可能にします。

Abstrak

• 新しいデータセット「UFine6926」が構築され、80.8語の平均単語数を持つ詳細なテキスト記述が含まれています。
• 「UFine3C」という新しい評価セットと「mSD」という新しい評価メトリックも提案されています。
• CFAMアルゴリズムは、超細かいテキストを用いた人物検索において競争力のあるパフォーマンスを実現しています。

Introduction

• 既存のデータセットは粗粒度なテキスト注釈を持ち、本ベンチマークはより細かな粒度での人物検索を目指しています。

Dataset Construction (UFine6926)

• 新しいデータセット「UFine6926」には6,926のアイデンティティ、26,206枚の画像、52,412件のテキスト記述が含まれています。
• 平均80.8語という高い単語数が特徴です。

Evaluation Paradigm (UFine3C)

• 評価セット「UFine3C」は異なるドメイン、テキスト粒度、スタイルを持つデータから構成されており、実際のシナリオにより適した評価を行います。

Proposed Algorithm (CFAM)

• CFAMアルゴリズムは共有クロスモーダルグラニュラリティデコーダーとハードネガティブマッチメカニズムを採用し、優れたパフォーマンスを発揮します。

Statistik

UFine6926データセットには平均80.8語の記述が含まれています。
CFAMアルゴリズムは65.94%のランク1精度と51.32%のmSDを達成しています。

Kutipan

"Existing text-based person retrieval datasets often have relatively coarse-grained text annotations."
"We construct the first high quality dataset with ultra-fine granularity for this task, named UFine6926."

Wawasan Utama Disaring Dari

UFineBench

by Jialong Zuo,... pada arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.03441.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

この新しいベンチマークが他の研究や応用分野にどのような影響を与える可能性がありますか？

新しいベンチマークであるUFineBenchは、テキストベースの人物検索における超細かい粒度を持つデータセットを提供しています。このようなデータセットは、従来の coarse-grained（粗大）なアノテーションと比較して、さまざまな分野で革新的な進歩をもたらす可能性があります。例えば、画像認識技術や自然言語処理技術への応用において、より詳細で微細な特徴を捉えることが期待されます。これにより、リアルタイム監視システムやセキュリティ対策向けの高度な人物検索システムの開発が促進される可能性があります。
また、UFineBenchによって得られた成果は学術研究だけでなく産業界でも活用される見込みです。例えば、類似した手法や枠組みが医療診断や製造業においても利用されており、「超細かいグラニュール」への関心から派生する新たなアプローチやソリューションが生まれる可能性も考えられます。