論文の概要: Cluster-level Feature Alignment for Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06810v1
• Date: Sat, 15 Aug 2020 23:47:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 21:01:06.584016
• Title: Cluster-level Feature Alignment for Person Re-identification
• Title（参考訳）: 人物識別のためのクラスタレベルの特徴アライメント
• Authors: Qiuyu Chen, Wei Zhang, Jianping Fan
• Abstract要約: 本稿では、データセット全体にわたるクラスタレベルの特徴アライメントという、別の特徴アライメントのモダリティを探索する。 クラスタレベルの特徴アライメントは,データセットの概要から反復的なアグリゲーションとアライメントから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.01713931617725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Instance-level alignment is widely exploited for person re-identification, e.g. spatial alignment, latent semantic alignment and triplet alignment. This paper probes another feature alignment modality, namely cluster-level feature alignment across whole dataset, where the model can see not only the sampled images in local mini-batch but the global feature distribution of the whole dataset from distilled anchors. Towards this aim, we propose anchor loss and investigate many variants of cluster-level feature alignment, which consists of iterative aggregation and alignment from the overview of dataset. Our extensive experiments have demonstrated that our methods can provide consistent and significant performance improvement with small training efforts after the saturation of traditional training. In both theoretical and experimental aspects, our proposed methods can result in more stable and guided optimization towards better representation and generalization for well-aligned embedding.
• Abstract（参考訳）: インスタンスレベルのアライメントは、空間アライメント、潜在セマンティックアライメント、トリプルトアライメントなど、人物の再識別に広く利用される。 そこで本研究では, 局所的なミニバッチにおけるサンプル画像だけでなく, 蒸留アンカーからのデータセット全体のグローバルな特徴分布をモデルとして, データセット全体のクラスタレベルの特徴アライメントを探索する。 この目的に向けて,アンカーロスを提案し,データセットの概要から反復集約とアライメントからなるクラスタレベルの機能アライメントの多種多様な変種を調査した。 従来型トレーニングの飽和後の小さなトレーニングで,本手法が一貫した,重要なパフォーマンス向上を実現することを実証した。 理論と実験の両方の面において、提案手法はより安定し、より良い表現と整列埋め込みの一般化に向けた最適化を導くことができる。

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