論文の概要: Hierarchical Bi-Directional Feature Perception Network for Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03509v1
• Date: Sat, 8 Aug 2020 12:33:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 12:06:26.090095
• Title: Hierarchical Bi-Directional Feature Perception Network for Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 人物再識別のための階層的双方向特徴知覚ネットワーク
• Authors: Zhipu Liu, Lei Zhang, Yang Yang
• Abstract要約: 過去の人物再同定(Re-ID)モデルは、画像の最も識別性の高い領域に焦点を当てることを目的としている。 本稿では,階層型双方向特徴知覚ネットワーク (HBFP-Net) という新しいモデルを提案する。 Market-1501, CUHK03, DukeMTMC-ReIDデータセットなどの主要な評価実験により, 提案手法が最近のSOTA Re-IDモデルより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.259747100939078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous Person Re-Identification (Re-ID) models aim to focus on the most discriminative region of an image, while its performance may be compromised when that region is missing caused by camera viewpoint changes or occlusion. To solve this issue, we propose a novel model named Hierarchical Bi-directional Feature Perception Network (HBFP-Net) to correlate multi-level information and reinforce each other. First, the correlation maps of cross-level feature-pairs are modeled via low-rank bilinear pooling. Then, based on the correlation maps, Bi-directional Feature Perception (BFP) module is employed to enrich the attention regions of high-level feature, and to learn abstract and specific information in low-level feature. And then, we propose a novel end-to-end hierarchical network which integrates multi-level augmented features and inputs the augmented low- and middle-level features to following layers to retrain a new powerful network. What's more, we propose a novel trainable generalized pooling, which can dynamically select any value of all locations in feature maps to be activated. Extensive experiments implemented on the mainstream evaluation datasets including Market-1501, CUHK03 and DukeMTMC-ReID show that our method outperforms the recent SOTA Re-ID models.
• Abstract（参考訳）: 以前の人物再同定(Re-ID)モデルは、画像の最も識別性の高い領域に焦点を当てることを目的としており、その領域がカメラ視点の変化や閉塞によって欠落している場合には、その性能が損なわれる可能性がある。 この問題を解決するために,階層型双方向特徴知覚ネットワーク (HBFP-Net) という新しいモデルを提案する。 まず、クロスレベル特徴対の相関マップを低ランク双線形プールを用いてモデル化する。 そして、相関マップに基づいて、双方向特徴知覚(BFP)モジュールを用いて、高レベルの特徴の注目領域を強化し、低レベルの特徴の抽象的・特定的な情報を学習する。 そこで我々は,多層化機能を統合し,低層化機能と中層化機能を付加した新しいエンドツーエンド階層型ネットワークを提案する。 さらに,機能マップ内のすべての位置の任意の値を動的に選択可能な,トレーニング可能な一般化プールを提案する。 市場-1501, CUHK03, DukeMTMC-ReID などの主要な評価データセット上で実施した大規模な実験により, 提案手法が最近のSOTA Re-IDモデルより優れていることが示された。

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