YYDS: Visible-Infrared Person Re-Identification with Coarse Descriptions

핵심 개념

Visible-infrared person re-identification (VI-ReID) is challenging due to cross-modality discrepancies, but Refer-VI-ReID settings with YYDS and CMKR algorithms show remarkable improvements.

초록

VI-ReID challenges due to cross-modality discrepancies.
Refer-VI-ReID settings aim to match visible images using infrared and text descriptions.
YYDS decomposes and aggregates texture and color features.
CMKR algorithm improves re-ranking in cross-modal scenarios.
Experiments show significant improvements over SOTA methods.

통계

"Both YYDS and CMKR achieve remarkable improvements over SOTA methods on all three datasets."
"YYDS achieves Rank1 85.54% and mAP 81.64% in the all-search mode."
"CMKR further improves the performance to Rank1 95.51% and mAP 93.77%."

인용구

"YYDS and CMKR achieve remarkable improvements over SOTA methods on all three datasets."
"YYDS achieves Rank1 85.54% and mAP 81.64% in the all-search mode."
"CMKR further improves the performance to Rank1 95.51% and mAP 93.77%."

핵심 통찰 요약

YYDS

by Yunhao Du,Zh... 게시일 arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04183.pdf

더 깊은 질문

질문 1

Refer-VI-ReID 설정을 다른 교차 모달 작업에 적용하는 방법은 무엇인가요?
Refer-VI-ReID 설정은 다른 교차 모달 작업에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트와 이미지 간의 교차 모달 검색 작업에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 텍스트 설명을 활용하여 이미지를 검색하거나, 이미지를 통해 텍스트를 검색하는 작업에 활용할 수 있습니다. 또한 음성과 이미지, 또는 다른 모달 간의 관련성을 찾는 작업에도 적용할 수 있습니다. Refer-VI-ReID 설정은 다양한 교차 모달 작업에 유용하게 활용될 수 있습니다.

질문 2

YYDS 분해 구조의 잠재적인 한계는 무엇인가요?
YYDS 분해 구조의 잠재적인 한계 중 하나는 색상 정보와 질감 정보를 분리하고 결합하는 과정에서 정보 손실이 발생할 수 있다는 점입니다. 또한 이 구조는 텍스처와 색상 특징을 분리하고 결합하는 과정에서 모델의 복잡성을 증가시킬 수 있습니다. 또한 적절한 하이퍼파라미터 조정이 필요할 수 있으며, 데이터셋에 따라 성능이 달라질 수 있습니다. 또한 YYDS 구조는 모델의 학습 및 최적화에 추가적인 계산 비용을 요구할 수 있습니다.

질문 3

CMKR 알고리즘을 다른 재랭킹 시나리오에 어떻게 적응시킬 수 있나요?
CMKR 알고리즘은 다른 재랭킹 시나리오에 적응하기 위해 하이퍼파라미터 및 전략을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 데이터셋이나 작업에 맞게 neighbor 전략을 조정하거나, Jaccard 거리를 계산하는 방법을 수정할 수 있습니다. 또한 다른 모달 간의 거리 분포에 따라 CMKR 알고리즘의 성능을 최적화할 수 있습니다. 즉, CMKR 알고리즘은 다양한 재랭킹 시나리오에 적응할 수 있는 유연성을 가지고 있습니다.