SynTBPR

该数据集用于文本基于人物检索（TBPR）研究，通过生成合成数据解决真实数据隐私敏感和劳动密集型的问题。提供了自动提示构造策略和生成AI模型来生成多样化的类间和类内图像，并通过自动文本生成管道生成文本描述。

This dataset is developed for Text-Based Person Retrieval (TBPR) research, which addresses the privacy sensitivity and labor-intensive drawbacks of real-world datasets by generating synthetic data. It provides automatic prompt construction strategies and generative AI models to produce diverse inter-class and intra-class images, as well as automatic text generation pipelines to generate corresponding textual descriptions.

原始信息汇总

SynTBPR 数据集概述

数据集基本信息

• 名称: SynTBPR
• 领域: 基于文本的人物检索(Text-Based Person Retrieval, TBPR)
• 数据类型: 合成数据
• 发布状态: 已发布(代码、数据集和检查点均已发布)

核心贡献

1. 提出跨类别图像生成流程:

   • 采用自动提示构建策略引导生成式AI模型
   • 不依赖原始真实数据生成多样化跨类别图像

2. 开发类内图像增强流程:

   • 使用生成式AI模型对图像进行进一步编辑
   • 获得多样化类内图像

3. 自动文本生成流程:

   • 结合图像生成流程构建完整合成数据集

数据集特点

• 解决传统TBPR数据问题:

  • 避免隐私敏感问题
  • 减少人工标注工作量
  • 提高数据多样性

• 噪声鲁棒性研究:

  • 包含针对合成数据固有噪声的鲁棒学习策略研究

数据获取

• 下载地址: Baidu Yun [提取码: 4tc4]
• 检查点下载: Baidu Yun [提取码: a41g]

相关研究

• 主论文: An Empirical Study of Validating Synthetic Data for Text-Based Person Retrieval
• 相关论文:
  • An Empirical Study of CLIP for Text-based Person Search (AAAI 2024)
  • Text-based Person Search without Parallel Image-Text Data (ACM MM 2023)
  • RaSa: Relation and Sensitivity Aware Representation Learning for Text-based Person Search (IJCAI 2023)
  • Learning Semantic-Aligned Feature Representation for Text-based Person Search (ICASSP 2022)

引用格式

bibtex @article{cao2025empirical, title={An Empirical Study of Validating Synthetic Data for Text-Based Person Retrieval}, author={Cao, Min and Zeng, ZiYin and Lu, YuXin and Ye, Mang and Yi, Dong and Wang, Jinqiao}, journal={arXiv preprint arXiv:2503.22171}, year={2025} }

许可信息

• 许可证类型: MIT LICENSE

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在文本行人检索领域，SynTBPR数据集的构建采用了创新的合成数据生成策略。研究团队设计了一个跨类别图像生成管道，通过自动提示构建策略引导生成式AI模型产生多样化的跨类别图像，完全摆脱了对原始真实数据的依赖。同时开发了类别内图像增强管道，利用生成式AI对图像进行进一步编辑以获得丰富的类别内变体。结合自动文本生成技术，构建了完整的图像-文本对数据集，并通过噪声鲁棒学习策略有效缓解了合成数据中的固有噪声问题。

使用方法

SynTBPR数据集为文本行人检索研究提供了便捷的使用途径。研究者可通过提供的百度云链接获取完整数据集资源，包含图像数据和自动生成的文本描述。数据集支持多种应用场景，既可用于验证合成数据在行人检索任务中的有效性，也可作为补充数据提升模型性能。配套发布的预训练模型检查点支持快速复现论文结果。使用建议参考论文中的实验设置，特别关注噪声鲁棒学习策略的应用，以充分发挥合成数据的潜力。数据集遵循MIT许可协议，允许广泛的学术和商业用途。

背景与挑战

背景概述

SynTBPR数据集由Min Cao等研究人员于2025年提出，旨在探索合成数据在基于文本的人物检索（TBPR）领域的应用潜力。该研究由苏州大学等机构主导，核心研究问题聚焦于如何利用生成式人工智能模型构建多样化的合成数据，以解决传统TBPR研究中依赖真实数据所带来的隐私敏感和标注成本高昂的问题。通过引入跨类图像生成管道和类内图像增强管道，该数据集突破了现有合成数据多样性不足的局限，为TBPR领域提供了新的研究范式，显著推动了无监督学习和噪声鲁棒性方法的发展。

当前挑战

SynTBPR数据集面临的挑战主要体现在两个方面：领域问题层面，传统TBPR依赖真实图像-文本配对数据，存在隐私泄露风险和标注成本高的问题，而现有合成数据集往往多样性不足且依赖原始数据；构建过程层面，需解决生成式AI模型在跨类图像生成中的语义对齐问题，以及合成数据固有噪声对模型性能的影响。此外，如何通过自动提示构建策略指导生成过程以提升数据多样性，也是该数据集构建中的关键挑战。

常用场景

经典使用场景

在文本驱动的人物检索领域，SynTBPR数据集通过生成式人工智能技术构建了丰富的跨类别和类别内图像样本，为模型训练提供了多样化的数据支持。该数据集特别适用于探索合成数据在人物检索任务中的有效性，通过自动化的文本生成和图像编辑流程，显著提升了模型在复杂场景下的泛化能力。

解决学术问题

SynTBPR数据集有效解决了传统文本驱动人物检索研究中依赖真实数据带来的隐私泄露和标注成本高昂的问题。通过引入无原始数据依赖的自动提示构造策略和生成式增强技术，该数据集不仅缓解了数据多样性不足的瓶颈，还为噪声鲁棒性学习策略的验证提供了实验基础，推动了合成数据在计算机视觉领域的可信度研究。

实际应用

该数据集的实际价值体现在智能安防和跨模态检索系统中，其生成的合成人物图像可替代敏感的真实监控数据，在保护隐私的同时满足算法训练需求。电商平台中的视觉搜索功能同样受益于此类数据，通过文本描述快速匹配服装等商品图像，显著提升了用户体验和商业效率。

数据集最近研究

最新研究方向

在文本导向的人物检索领域，SynTBPR数据集的推出标志着合成数据验证研究的重要突破。该研究通过构建跨类别图像生成管道和自动文本生成技术，解决了传统方法依赖真实数据导致的隐私泄露和多样性不足问题。近期工作聚焦于探索生成式AI在跨类别图像合成与细粒度图像增强中的应用，结合噪声鲁棒学习策略提升模型性能。相关成果与AAAI、ACM MM等顶会发表的CLIP模型优化、无平行数据检索等方向形成技术互补，为构建更安全、高效的人物检索系统提供了新的方法论支撑。