論文の概要: Multi-task Learning with Coarse Priors for Robust Part-aware Person
Re-identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08069v3
- Date: Fri, 7 May 2021 07:39:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 10:15:46.257493
- Title: Multi-task Learning with Coarse Priors for Robust Part-aware Person
Re-identification
- Title(参考訳): ロバストな部分認識者再識別のためのマルチタスク学習
- Authors: Changxing Ding, Kan Wang, Pengfei Wang, and Dacheng Tao
- Abstract要約: Multi-task Part-Aware Network (MPN) は歩行者画像から意味的に整列した部分レベルの特徴を抽出するように設計されている。
MPNは、トレーニング段階におけるMTL(Multi-task Learning)を介して、身体部分の不整合問題を解決する。
MPNは、最先端のアプローチをかなりのマージンで一貫して上回っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 79.33809815035127
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Part-level representations are important for robust person re-identification
(ReID), but in practice feature quality suffers due to the body part
misalignment problem. In this paper, we present a robust, compact, and
easy-to-use method called the Multi-task Part-aware Network (MPN), which is
designed to extract semantically aligned part-level features from pedestrian
images. MPN solves the body part misalignment problem via multi-task learning
(MTL) in the training stage. More specifically, it builds one main task (MT)
and one auxiliary task (AT) for each body part on the top of the same backbone
model. The ATs are equipped with a coarse prior of the body part locations for
training images. ATs then transfer the concept of the body parts to the MTs via
optimizing the MT parameters to identify part-relevant channels from the
backbone model. Concept transfer is accomplished by means of two novel
alignment strategies: namely, parameter space alignment via hard parameter
sharing and feature space alignment in a class-wise manner. With the aid of the
learned high-quality parameters, MTs can independently extract semantically
aligned part-level features from relevant channels in the testing stage. MPN
has three key advantages: 1) it does not need to conduct body part detection in
the inference stage; 2) its model is very compact and efficient for both
training and testing; 3) in the training stage, it requires only coarse priors
of body part locations, which are easy to obtain. Systematic experiments on
four large-scale ReID databases demonstrate that MPN consistently outperforms
state-of-the-art approaches by significant margins. Code is available at
https://github.com/WangKan0128/MPN.
- Abstract(参考訳): パートレベルの表現は、堅牢な人物再識別(ReID)にとって重要であるが、実際には身体部分の誤認識の問題によって特徴的品質が損なわれる。
本稿では,歩行者画像から意味的に整合した部分レベルの特徴を抽出するために,MPN(Multi-task Part-aware Network)と呼ばれる頑健でコンパクトで使いやすい手法を提案する。
mpnは、訓練段階におけるマルチタスク学習(mtl)により、身体部分の誤用問題を解決する。
具体的には、1つのメインタスク(MT)と1つの補助タスク(AT)を同じバックボーンモデルの上部に構築する。
ATは、トレーニング用のボディ部分の位置の前に粗さを備えている。
ATはMTパラメータを最適化し、背骨モデルから部分関連チャネルを識別することで、身体部分の概念をMTに転送する。
概念伝達は2つの新しいアライメント戦略によって達成される:すなわち、ハードパラメータ共有によるパラメータ空間アライメントと、クラスごとに特徴空間アライメントである。
学習した高品質パラメータの助けを借りて、MTはテスト段階で関連するチャネルから意味的に整合した部分レベルの特徴を独立に抽出することができる。
MPNには3つの大きな利点がある。
1) 推論段階において体部検出を行う必要はない。
2)モデルは、トレーニングとテストの両方に非常にコンパクトで効率的です。
3) トレーニング段階では, 身体部位の位置の粗い先だけが必要であり, 入手が容易である。
4つの大規模ReIDデータベースのシステム実験により、MPNは一定のマージンで最先端のアプローチを一貫して上回ることを示した。
コードはhttps://github.com/WangKan0128/MPNで入手できる。
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