論文の概要: Devil's in the Details: Aligning Visual Clues for Conditional Embedding in Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05250v2
• Date: Mon, 7 Dec 2020 11:07:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 21:34:11.778467
• Title: Devil's in the Details: Aligning Visual Clues for Conditional Embedding in Person Re-Identification
• Title（参考訳）: Devil's in the details: Aligning Visual Clues for Conditional Embedding in Person Re-Identification
• Authors: Fufu Yu, Xinyang Jiang, Yifei Gong, Shizhen Zhao, Xiaowei Guo, Wei-Shi Zheng, Feng Zheng, Xing Sun
• Abstract要約: 歩行者画像の詳細な情報をよりよく活用するための2つの重要な認識パターンを提案する。 CACE-Netは3つの公開データセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.77172127405846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although Person Re-Identification has made impressive progress, difficult cases like occlusion, change of view-pointand similar clothing still bring great challenges. Besides overall visual features, matching and comparing detailed information is also essential for tackling these challenges. This paper proposes two key recognition patterns to better utilize the detail information of pedestrian images, that most of the existing methods are unable to satisfy. Firstly, Visual Clue Alignment requires the model to select and align decisive regions pairs from two images for pair-wise comparison, while existing methods only align regions with predefined rules like high feature similarity or same semantic labels. Secondly, the Conditional Feature Embedding requires the overall feature of a query image to be dynamically adjusted based on the gallery image it matches, while most of the existing methods ignore the reference images. By introducing novel techniques including correspondence attention module and discrepancy-based GCN, we propose an end-to-end ReID method that integrates both patterns into a unified framework, called CACE-Net((C)lue(A)lignment and (C)onditional (E)mbedding). The experiments show that CACE-Net achieves state-of-the-art performance on three public datasets.
• Abstract（参考訳）: Person Re-Identificationは目覚ましい進歩を遂げてきたが、オクルージョン、ビューポイントや類似の衣服の変更といった難しいケースは依然として大きな課題をもたらしている。 全体的なビジュアル機能に加えて、詳細な情報のマッチングと比較もこれらの課題に取り組む上で不可欠である。 本稿では,歩行者画像の詳細な情報をよりよく活用するための2つの重要な認識パターンを提案する。 まず、視覚的な手がかりアライメントでは、2つの画像から決定的な領域ペアを選択してアライメントする必要があるが、既存の手法では、高機能類似性や同じ意味ラベルのような事前定義されたルールのみをアライメントする必要がある。 第二に、条件付き特徴埋め込みでは、問い合わせ画像の全体的な特徴を、一致するギャラリー画像に基づいて動的に調整する必要があるが、既存の方法のほとんどは参照画像を無視している。 対応注意モジュールや不一致に基づくgcnといった新しい手法を導入することで、両パターンをcace-net((c)lue(a)lignmentと(c)onditional(e)mbeddingと呼ばれる統一フレームワークに統合するエンドツーエンドreid手法を提案する。 実験により、CACE-Netは3つの公開データセット上で最先端のパフォーマンスを達成することが示された。

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