ノイズのある対応学習によるテキストから画像への人物再識別

Core Concepts

RDEは、ノイズのある対応学習において、信頼性の高い監督と安定したトリプレット損失を提供し、TIReIDで堅牢性を実現する。

Abstract

テキストから画像への人物再識別（TIReID）は、クロスモーダルコミュニティで魅力的なトピックであり、正確な視覚的意味論的関連付けを学習するためにグローバルマッチングとローカルマッチングアラインメントを探索しています。 RDEはConfident Consensus Division（CCD）とTriplet Alignment Loss（TAL）を活用してNCへの耐性を実現し、信頼性の高い対応と安定したトリプレット損失により堅牢性を提供します。 実験では、RDEが3つのパブリックベンチマークで最先端の結果を達成し、合成ノイズ対策でも優れたパフォーマンスを発揮しています。 導入 TIReIDは増加する関心事であり、グローバルマッチングとローカルマッチングアラインメントを探索しています。 NC問題に取り組むためにRDEが提案されました。CCDとTALによりNCへの耐性が向上しました。 データ抽出 "Our method achieves state-of-the-art results both with and without synthetic noisy correspondences on all three datasets." - 弊社の手法はすべての3つのデータセットで合成ノイズ付きおよび合成ノイズなしで最先端の結果を達成しています。

Stats

合成ノイズ付きおよび合成ノイズなしで最先端の結果を達成

Quotes

"Our method achieves state-of-the-art results both with and without synthetic noisy correspondences on all three datasets."

Key Insights Distilled From

Noisy-Correspondence Learning for Text-to-Image Person Re-identification

by Yang Qin,Yin... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.09911.pdf

Deeper Inquiries

どうやってRDEは他のメソッドよりも優れたパフォーマンスを発揮しますか？

RDEは、他のメソッドに比べて優れたパフォーマンスを発揮するいくつかの理由があります。まず、RDEはConfident Consensus Division（CCD）とTriplet Alignment Loss（TAL）という2つの主要なコンポーネントを組み合わせています。CCDは、訓練データ内のノイズペアをフィルタリングし、誤った監督情報から生じる過学習効果を軽減します。一方、TALは従来のTriplet Ranking Loss（TRL）やSDM lossよりも安定性が高く、ノイズに対して堅牢であることが示されています。 さらに、RDEでは基本的なグローバル埋め込み（BGE）とトークン選択埋め込み（TSE）という2つの異なる粒度の埋め込みモジュールを使用しており、これらは相補的で効果的です。この組み合わせにより、視覚-意味関連付け全体を包括的に捉えながら情報量豊富な局所トークン特徴を選択し表現力豊かなグローバル埋め込みレプリゼンテーションを得ることができます。 以上の要因から、RDEはNCに対する有効性や堅牢性が向上し、他のメソッドよりも優れたパフォーマンスを実現しています。