論文の概要: Rethinking the Distribution Gap of Person Re-identification with
Camera-based Batch Normalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08680v3
- Date: Sat, 18 Jul 2020 15:37:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-07 13:15:04.889262
- Title: Rethinking the Distribution Gap of Person Re-identification with
Camera-based Batch Normalization
- Title（参考訳）: カメラによるバッチ正規化による人物再識別の分布ギャップの再考
- Authors: Zijie Zhuang, Longhui Wei, Lingxi Xie, Tianyu Zhang, Hengheng Zhang,
Haozhe Wu, Haizhou Ai, and Qi Tian
- Abstract要約: 本稿では,従来のReID手法の動作機構を再考する。
我々は、すべてのカメラの画像データを同じ部分空間に落とすように強制する。
幅広いReIDタスクの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.9485099181197
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The fundamental difficulty in person re-identification (ReID) lies in
learning the correspondence among individual cameras. It strongly demands
costly inter-camera annotations, yet the trained models are not guaranteed to
transfer well to previously unseen cameras. These problems significantly limit
the application of ReID. This paper rethinks the working mechanism of
conventional ReID approaches and puts forward a new solution. With an effective
operator named Camera-based Batch Normalization (CBN), we force the image data
of all cameras to fall onto the same subspace, so that the distribution gap
between any camera pair is largely shrunk. This alignment brings two benefits.
First, the trained model enjoys better abilities to generalize across scenarios
with unseen cameras as well as transfer across multiple training sets. Second,
we can rely on intra-camera annotations, which have been undervalued before due
to the lack of cross-camera information, to achieve competitive ReID
performance. Experiments on a wide range of ReID tasks demonstrate the
effectiveness of our approach. The code is available at
https://github.com/automan000/Camera-based-Person-ReID.
- Abstract（参考訳）: 人物再識別(ReID)の根本的な困難は、個々のカメラ間の対応を学習することにある。
カメラ間アノテーションのコストは高いが、訓練されたモデルは、未使用のカメラによく転送されることは保証されていない。
これらの問題はReIDの適用を著しく制限している。
本稿では,従来のreidアプローチの動作機構を再考し,新しい解法を提案する。
カメラベースのバッチ正規化(CBN)と呼ばれる効果的な演算子を用いて、すべてのカメラのイメージデータを同じ部分空間に落下させ、任意のカメラペア間の分散ギャップが大部分が小さくなるようにする。
この調整は2つの利点をもたらす。
まず、トレーニングされたモデルは、未認識のカメラでシナリオを一般化し、複数のトレーニングセットを転送する能力が向上しています。
第2に、カメラ内アノテーションは、カメラ間情報の欠如により、これまで過小評価されてきたもので、競争力のあるreid性能を実現する。
幅広いReIDタスクの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
コードはhttps://github.com/automan000/camera-based-person-reidで入手できる。
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