Söka personer i storskaliga bilddatabaser med frågan om naturligt språk beskrivning har viktiga tillämpningar i videoövervakning. Befintliga metoder fokuserade främst på att söka personer med bildbaserade eller attributbaserade frågor, som har stora begränsningar för en praktisk användning. I denna uppsats studerar vi problemet med personsökning med beskrivning av naturligt språk. Med tanke på den textbaserade beskrivningen av en person krävs algoritmen för personsökningen för att rangordna alla prover i persondatabasen och sedan hämta det mest relevanta provet som motsvarar den frågade beskrivningen. Eftersom det inte finns några persondata eller riktmärken med textbeskrivning tillgängliga, samlar vi in en storskalig personbeskrivningsdatauppsättning med detaljerade fysiska språkanteckningar och personprover från olika källor, kallade CUHK Person Description Dataset (CUHK-PEDES). Ett brett spektrum av möjliga modeller och baslinjer har utvärderats och jämförts med riktmärket för personsökning. Ett återkommande neuralt nätverk med gated neural uppmärksamhet mekanism (BNA-RNN) föreslås för att fastställa state-of-the-art prestanda på personsökning.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF samlade in en storskalig språkbeskrivningsdatauppsättning CUHK-PEDES med innehållsrika språkanteckningar och genomförde användarstudier.
Person Search with Natural Language Description
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}