論文の概要: Multi-Granularity Reference-Aided Attentive Feature Aggregation for Video-based Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12224v1
• Date: Fri, 27 Mar 2020 03:49:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 05:03:14.357622
• Title: Multi-Granularity Reference-Aided Attentive Feature Aggregation for Video-based Person Re-identification
• Title（参考訳）: マルチグラニュラリティ参照支援型注意的特徴集約による人物再同定
• Authors: Zhizheng Zhang, Cuiling Lan, Wenjun Zeng, Zhibo Chen
• Abstract要約: ビデオベースの人物再識別は、同じ人物をビデオクリップ間でマッチングすることを目的としている。 本稿では,マルチグラニュラリティ参照属性集約モジュールMG-RAFAを提案する。 本フレームワークは,3つのベンチマークデータセット上での最先端のアブレーション性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.7585431239291
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video-based person re-identification (reID) aims at matching the same person across video clips. It is a challenging task due to the existence of redundancy among frames, newly revealed appearance, occlusion, and motion blurs. In this paper, we propose an attentive feature aggregation module, namely Multi-Granularity Reference-aided Attentive Feature Aggregation (MG-RAFA), to delicately aggregate spatio-temporal features into a discriminative video-level feature representation. In order to determine the contribution/importance of a spatial-temporal feature node, we propose to learn the attention from a global view with convolutional operations. Specifically, we stack its relations, i.e., pairwise correlations with respect to a representative set of reference feature nodes (S-RFNs) that represents global video information, together with the feature itself to infer the attention. Moreover, to exploit the semantics of different levels, we propose to learn multi-granularity attentions based on the relations captured at different granularities. Extensive ablation studies demonstrate the effectiveness of our attentive feature aggregation module MG-RAFA. Our framework achieves the state-of-the-art performance on three benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: ビデオベースの人物再識別(reID)は、同じ人物をビデオクリップ間でマッチングすることを目的としている。 フレーム間の冗長性、新たに明らかになった外観、咬合、動きのぼやけなどにより困難な課題である。 本稿では,時空間的特徴を識別的ビデオレベルの特徴表現に微妙に集約する,マルチグラニュラリティ参照支援注意特徴集合(MG-RAFA)を提案する。 空間的-時間的特徴ノードの寄与/適合性を決定するために,畳み込み操作を伴うグローバルビューから注意を引くことを提案する。 具体的には、グローバルなビデオ情報を表す参照特徴ノード(S-RFN)の代表的な集合に対して、その関係、すなわちペアの相関関係を積み重ね、その特徴自体に注意を喚起する。 さらに,異なるレベルのセマンティクスを活用すべく,異なる粒度で捉えた関係に基づいて多粒度注意を学ぶことを提案する。 広範囲にわたるアブレーション研究は,我々の注意的特徴集約モジュールMG-RAFAの有効性を示した。 本フレームワークは,3つのベンチマークデータセットの最先端性能を実現する。

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