SBNet：基于分割的自然语言车辆检索网络
计算机视觉与模式识别
2023-08-04 v1 人工智能
机器学习
摘要
基于自然语言的车辆检索是一项基于自然语言描述作为查询，在给定的图像中查找目标车辆的任务。该技术可应用于包括警方搜寻嫌疑车辆在内的多个领域。然而，由于语言描述的模糊性以及多模态数据处理的困难，该任务具有挑战性。为应对此问题，我们提出了一种称为 SBNet 的深度神经网络，其执行基于自然语言的分割以进行车辆检索。我们还提出了两个特定于任务的模块以提升性能：一个帮助来自不同领域的特征嵌入同一空间的替换模块，以及一个学习时间信息的未来预测模块。SBNet 已使用 CityFlow-NL 数据集进行训练，该数据集包含 2498 条车辆轨迹，每条各有三个独特的自然语言描述，并测试了 530 条独特车辆轨迹及其对应的查询集。SBNet 在 AI City Challenge 2021 的基于自然语言的车辆跟踪赛道上相比基线取得了显著改进。
引用
@article{arxiv.2104.11589,
title = {SBNet: Segmentation-based Network for Natural Language-based Vehicle Search},
author = {Sangrok Lee and Taekang Woo and Sang Hun Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.11589},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 4 figures, CVPR Workshop Paper