論文の概要: Black Re-ID: A Head-shoulder Descriptor for the Challenging Problem of
Person Re-Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08528v1
- Date: Wed, 19 Aug 2020 16:10:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 09:15:34.158988
- Title: Black Re-ID: A Head-shoulder Descriptor for the Challenging Problem of
Person Re-Identification
- Title(参考訳): Black Re-ID: 人物再識別問題のためのヘッドショルダー記述子
- Authors: Boqiang Xu, Lingxiao He, Xingyu Liao, Wu Liu, Zhenan Sun, Tao Mei
- Abstract要約: 人物再識別(Re-ID)は、複数のカメラが捉えた一連の画像から入力された人物画像を取得することを目的としている。
黒衣を着たり、低照度で監視システムによって捕獲されるのが一般的であり、その場合、衣服の属性が著しく欠落している。
我々は、人物のRe-IDを支援するためにヘッドシャダー機能を活用することを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 98.08953310034929
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Person re-identification (Re-ID) aims at retrieving an input person image
from a set of images captured by multiple cameras. Although recent Re-ID
methods have made great success, most of them extract features in terms of the
attributes of clothing (e.g., color, texture). However, it is common for people
to wear black clothes or be captured by surveillance systems in low light
illumination, in which cases the attributes of the clothing are severely
missing. We call this problem the Black Re-ID problem. To solve this problem,
rather than relying on the clothing information, we propose to exploit
head-shoulder features to assist person Re-ID. The head-shoulder adaptive
attention network (HAA) is proposed to learn the head-shoulder feature and an
innovative ensemble method is designed to enhance the generalization of our
model. Given the input person image, the ensemble method would focus on the
head-shoulder feature by assigning a larger weight if the individual insides
the image is in black clothing. Due to the lack of a suitable benchmark dataset
for studying the Black Re-ID problem, we also contribute the first Black-reID
dataset, which contains 1274 identities in training set. Extensive evaluations
on the Black-reID, Market1501 and DukeMTMC-reID datasets show that our model
achieves the best result compared with the state-of-the-art Re-ID methods on
both Black and conventional Re-ID problems. Furthermore, our method is also
proved to be effective in dealing with person Re-ID in similar clothing. Our
code and dataset are avaliable on https://github.com/xbq1994/.
- Abstract(参考訳): 人物再識別(Re-ID)は、複数のカメラが捉えた一連の画像から入力された人物画像を取得することを目的としている。
近年のRe-ID法は大きな成功を収めているが、そのほとんどが衣服の特徴(例えば、色、テクスチャ)から特徴を抽出している。
しかし、暗い照明で黒衣を着たり、監視システムによって捕獲されることが一般的であり、その場合、衣服の属性が著しく欠落している。
この問題をBlack Re-ID問題と呼ぶ。
この問題を解決するために,衣服情報に頼るのではなく,人のRe-IDを支援するためにヘッドシャダー機能を活用することを提案する。
ヘッドショルダーアダプティブアダプティブアテンションネットワーク(HAA)はヘッドショルダーの特徴を学習するために提案され、モデルの一般化を促進するために革新的なアンサンブル法が設計されている。
入力された人物像からすると、アンサンブル法は、画像の内部の個人が黒い服を着ている場合、より大きな重量を割り当てることでヘッドショルダーの特徴に焦点を当てる。
Black Re-ID問題の研究に適したベンチマークデータセットがないため、トレーニングセットに1274のIDを含む最初のBlack-reIDデータセットも提供します。
Black-reID, Market1501 および DukeMTMC-reID データセットの広範囲な評価により,我々のモデルは,Black および従来の Re-ID 問題に対する最先端の Re-ID 手法と比較して,最高の結果が得られることが示された。
また,本手法は類似の衣服における人物Re-ID処理にも有効であることが証明された。
私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/xbq1994/で評価可能です。
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