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J-GLOBAL ID：202202257596657603   整理番号：22A0310975

テキストベース人物探索のための意味的共注意に基づく強化属性アラインメント【JST・京大機械翻訳】

Enhanced Attribute Alignment Based on Semantic Co-Attention for Text-Based Person Search

著者 (2件)： Wang Hao (Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, China) ,  Hu Zhenzhen (Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13069  ページ： 626-637  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然言語記述によるピアソン検索は,与えられたテキスト記述に従って,画像ギャラリーにおける最も関連する人を検索することを目的とする。この課題は,交差ドメインと交差様式のギャップのために挑戦的である。以前の方法は,画像とテキスト間の微細粒交差モード対応を捉えることを無視しながら,大域的マッチングスコアに基づく局所ビジュアルテキスト特徴を整列させる。本論文では,テキストベース人探索のための意味的Co-Attention(EAA-SCA)に基づく強化属性割当と呼ぶ新しいフレームワークを提案した。提案したSCAは,自己拡張(SA)モジュールと深さでカスケードした関係注意(RA)モジュールから成る。SAモジュールは,単一モダリティの内部依存性を学習するために,入力として視覚属性特性とテキスト特徴をそれぞれ取り入れた。次に,自己攻撃視覚属性特性と自己攻撃テキスト特徴をRAモジュールに送り,視覚属性とテキスト記述の間の意味的関係に豊富なより微細粒視覚属性特徴を学習し,より正確な属性アラインメントに寄与する。CUHK-PEDESデータセットに関する実験結果は,提案した方法の有効性を実証した。SCAからの支援により,性能はテキストベース人探索においてRank-1で2.43%改善した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アラインメント ,  視覚 ,  意味論 ,  改良 ,  自然言語 ,  画像 ,  知識表現 ,  有効性 ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： モダリティ ,  ギャラリ ,  意味的関連性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： テキストベース人物探索 ,  意味論的共注意 ,  強化された属性アラインメント

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人物 ,  探索 ,  意味 ,  注意 ,  強化 ,  属性 ,  アラインメント