論文の概要: MHSA-Net: Multi-Head Self-Attention Network for Occluded Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.04015v4
• Date: Sat, 16 Apr 2022 10:20:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 23:06:11.646330
• Title: MHSA-Net: Multi-Head Self-Attention Network for Occluded Person Re-Identification
• Title（参考訳）: MHSA-Net:Occluded Person Redentificationのためのマルチヘッドセルフアテンションネットワーク
• Authors: Hongchen Tan, Xiuping Liu, Baocai Yin and Xin Li
• Abstract要約: 本稿では,MHSA-Net(Multi-Head Self-Attention Network)という新しい人物識別モデルを提案する。 MHSA-Netには、MHSAB(Multi-Head Self-Attention Branch)とACM(Attention Competition Mechanism)の2つの新しいコンポーネントが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.84441165440511
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel person re-identification model, named Multi-Head Self-Attention Network (MHSA-Net), to prune unimportant information and capture key local information from person images. MHSA-Net contains two main novel components: Multi-Head Self-Attention Branch (MHSAB) and Attention Competition Mechanism (ACM). The MHSAB adaptively captures key local person information, and then produces effective diversity embeddings of an image for the person matching. The ACM further helps filter out attention noise and non-key information. Through extensive ablation studies, we verified that the Multi-Head Self-Attention Branch (MHSAB) and Attention Competition Mechanism (ACM) both contribute to the performance improvement of the MHSA-Net. Our MHSA-Net achieves competitive performance in the standard and occluded person Re-ID tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、重要でない情報を盗み出し、人物画像から重要な局所情報をキャプチャするマルチヘッドセルフアテンションネットワーク(mhsa-net)と呼ばれる新しい人物再同定モデルを提案する。 MHSA-Netには、MHSAB(Multi-Head Self-Attention Branch)とACM(Attention Competition Mechanism)の2つの新しいコンポーネントが含まれている。 MHSABは、鍵となるローカルな人物情報を適応的に捕捉し、マッチングした人物に対する画像の効果的な多様性埋め込みを生成する。 acmはさらに注意ノイズやキーでない情報をフィルタリングするのに役立つ。 広範囲にわたるアブレーション研究を通じて,MHSAB(Multi-Head Self-Attention Branch)とACM(Attention Competition Mechanism)がMHSA-Netの性能向上に寄与することが確認された。 我々のMHSA-Netは、標準的かつ排他的なRe-IDタスクにおいて競争性能を達成する。

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