論文の概要: Temporal Complementary Learning for Video Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09357v1
• Date: Sat, 18 Jul 2020 07:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 05:43:38.258710
• Title: Temporal Complementary Learning for Video Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 映像人物再同定のための時間相補学習
• Authors: Ruibing Hou and Hong Chang and Bingpeng Ma and Shiguang Shan and Xilin Chen
• Abstract要約: 本稿では,連続する映像フレームの相補的特徴を抽出し,映像人物の再同定を行う時間補完学習ネットワークを提案する。 サリエンシ消去操作により、特定の学習者は、前のフレームによって活性化された部分を消去することにより、新規かつ補完的な部分をマイニングする。 テンポラル・サリエンシ・ブースティング(TSB)モジュールは、ビデオフレーム間のサリエント情報を伝播してサリエント機能を強化するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.43147302200101
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a Temporal Complementary Learning Network that extracts complementary features of consecutive video frames for video person re-identification. Firstly, we introduce a Temporal Saliency Erasing (TSE) module including a saliency erasing operation and a series of ordered learners. Specifically, for a specific frame of a video, the saliency erasing operation drives the specific learner to mine new and complementary parts by erasing the parts activated by previous frames. Such that the diverse visual features can be discovered for consecutive frames and finally form an integral characteristic of the target identity. Furthermore, a Temporal Saliency Boosting (TSB) module is designed to propagate the salient information among video frames to enhance the salient feature. It is complementary to TSE by effectively alleviating the information loss caused by the erasing operation of TSE. Extensive experiments show our method performs favorably against state-of-the-arts. The source code is available at https://github.com/blue-blue272/VideoReID-TCLNet.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,映像人物再同定のための連続映像フレームの相補的特徴を抽出する時間的相補学習ネットワークを提案する。 まず,時間的衛生消去(TSE)モジュールについて紹介する。 具体的には、ビデオの特定のフレームに対して、サリエンシー消去操作は、特定の学習者に、前のフレームで起動された部分を消去して、新しい補完的な部品をマイニングするように促す。 連続するフレームに対して多様な視覚的特徴を発見でき、最終的にはターゲットアイデンティティの積分特性を形成する。 さらに、映像フレーム間のサルエント情報を伝搬させ、サルエント特性を高めるようにtsb(temporal saliency boosting)モジュールを設計。 TSEの消去操作による情報損失を効果的に軽減し、TSEを補完する。 広範な実験により,本手法は最新技術に好適な効果を示した。 ソースコードはhttps://github.com/blue-blue272/videoreid-tclnetで入手できる。

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