Text Based Person Retrieval With Noisy

Textbasierte Personensuche bei verrauschten Zuordnungen ist eine Benchmark-Aufgabe im Bereich der Computer Vision. Sie zielt darauf ab, bestimmte Individuen durch textuelle Beschreibungen zu finden, selbst wenn die Zuordnung verrauscht ist. Das Kernziel dieser Aufgabe besteht darin, die Robustheit und Genauigkeit von Modellen in unvollkommenen Datenumgebungen zu verbessern, um die Leistung in praktischen Anwendungsszenarien wie der Analyse von Überwachungsvideos und der Bildersuche in sozialen Medien zu steigern. Alle erfassten Ergebnisse werden unter einer Rauschrate von 20% getestet.