論文の概要: Towards Precise Intra-camera Supervised Person Re-identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04932v2
- Date: Fri, 11 Dec 2020 07:14:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-01 20:13:57.562492
- Title: Towards Precise Intra-camera Supervised Person Re-identification
- Title（参考訳）: 精密カメラ内監視者再識別に向けて
- Authors: Menglin Wang, Baisheng Lai, Haokun Chen, Jianqiang Huang, Xiaojin
Gong, Xian-Sheng Hua
- Abstract要約: 人物の再識別(Re-ID)のためのカメラ内監視(ICS)は、アイデンティティラベルが各カメラビュー内に独立してアノテートされていると仮定する。
カメラ間ラベルの欠如により、ICS Re-ID問題は、完全に監督されたラベルよりもはるかに難しい。
われわれの手法は、2つのデータセットで最先端の完全教師付き手法に匹敵する性能を発揮する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.86892428155225
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Intra-camera supervision (ICS) for person re-identification (Re-ID) assumes
that identity labels are independently annotated within each camera view and no
inter-camera identity association is labeled. It is a new setting proposed
recently to reduce the burden of annotation while expect to maintain desirable
Re-ID performance. However, the lack of inter-camera labels makes the ICS Re-ID
problem much more challenging than the fully supervised counterpart. By
investigating the characteristics of ICS, this paper proposes camera-specific
non-parametric classifiers, together with a hybrid mining quintuplet loss, to
perform intra-camera learning. Then, an inter-camera learning module consisting
of a graph-based ID association step and a Re-ID model updating step is
conducted. Extensive experiments on three large-scale Re-ID datasets show that
our approach outperforms all existing ICS works by a great margin. Our approach
performs even comparable to state-of-the-art fully supervised methods in two of
the datasets.
- Abstract（参考訳）: 人物再識別 (re-id) のためのカメラ内監督 (ics) は、識別ラベルは各カメラビュー内で独立にアノテートされ、カメラ間アイデンティティアソシエーションはラベル付けされないと仮定している。
望ましいRe-ID性能を維持しつつ、アノテーションの負担を軽減するため、最近提案された新しい設定である。
しかし、カメラ間ラベルの欠如により、ICS Re-ID問題は完全な教師付きラベルよりもはるかに難しい。
本稿では,ICSの特性を調べた結果,カメラ固有の非パラメトリック分類器とハイブリット・マイニング・クインタップレットの損失を併用して,カメラ内学習を行う。
そして、グラフベースのID関連ステップとRe-IDモデル更新ステップとからなるカメラ間学習モジュールを実行する。
3つの大規模なRe-IDデータセットに対する大規模な実験により、我々のアプローチは既存のICSの作業よりもはるかに優れています。
われわれの手法は、2つのデータセットで最先端の完全教師付き手法に匹敵する。
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