論文の概要: Learning Diverse Features with Part-Level Resolution for Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07442v1
• Date: Tue, 21 Jan 2020 11:01:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 23:45:30.953240
• Title: Learning Diverse Features with Part-Level Resolution for Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 人物再同定のための部分分解能を用いた多様な特徴の学習
• Authors: Ben Xie, Xiaofu Wu, Suofei Zhang, Shiliang Zhao, Ming Li
• Abstract要約: 本稿では,PLR-OSNetと呼ばれる軽量ネットワークアーキテクチャを構築することを提案する。 Omni-Scale Network(OSNet)上のPart-Level機能解決(Part-Level feature Resolution)というアイデアに基づいて、機能多様性を実現する。 Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03など、人気のある人物Re-IDデータセットの最先端のパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.940478376944133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning diverse features is key to the success of person re-identification. Various part-based methods have been extensively proposed for learning local representations, which, however, are still inferior to the best-performing methods for person re-identification. This paper proposes to construct a strong lightweight network architecture, termed PLR-OSNet, based on the idea of Part-Level feature Resolution over the Omni-Scale Network (OSNet) for achieving feature diversity. The proposed PLR-OSNet has two branches, one branch for global feature representation and the other branch for local feature representation. The local branch employs a uniform partition strategy for part-level feature resolution but produces only a single identity-prediction loss, which is in sharp contrast to the existing part-based methods. Empirical evidence demonstrates that the proposed PLR-OSNet achieves state-of-the-art performance on popular person Re-ID datasets, including Market1501, DukeMTMC-reID and CUHK03, despite its small model size.
• Abstract（参考訳）: 多様な特徴を学ぶことが、人物の再識別の成功の鍵となる。 局所表現を学習するために様々な部分ベース手法が提案されているが、個人再同定のための最善の手法にはまだ劣っている。 本稿では,Omni-Scale Network(OSNet)上でのパートレベル機能解決の考え方に基づいて,PLR-OSNetと呼ばれる軽量ネットワークアーキテクチャを構築することを提案する。 提案したPLR-OSNetには,グローバルな特徴表現のためのブランチと,ローカルな特徴表現のためのブランチの2つのブランチがある。 ローカルブランチは、部分レベルの特徴解決のために一様分割戦略を採用しているが、既存の部分ベースの方法とは対照的な単一のアイデンティティ予測損失しか発生しない。 PLR-OSNetは、モデルサイズが小さいにもかかわらず、Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03などの人気人物のRe-IDデータセットに対して、最先端のパフォーマンスを実現するという実証的な証拠がある。

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