論文の概要: Concentrated Multi-Grained Multi-Attention Network for Video Based
Person Re-Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13019v1
- Date: Mon, 28 Sep 2020 02:18:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-13 21:58:23.791544
- Title: Concentrated Multi-Grained Multi-Attention Network for Video Based
Person Re-Identification
- Title（参考訳）: 映像に基づく人物再同定のための集中型マルチグラインドマルチアテンションネットワーク
- Authors: Panwen Hu, Jiazhen Liu and Rui Huang
- Abstract要約: 咬合はビデオベースのRe-ID(Re-ID)タスクにおいて依然として深刻な問題である。
集中型多粒性マルチアテンションネットワーク(CMMANet)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.761429719197307
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Occlusion is still a severe problem in the video-based Re-IDentification
(Re-ID) task, which has a great impact on the success rate. The attention
mechanism has been proved to be helpful in solving the occlusion problem by a
large number of existing methods. However, their attention mechanisms still
lack the capability to extract sufficient discriminative information into the
final representations from the videos. The single attention module scheme
employed by existing methods cannot exploit multi-scale spatial cues, and the
attention of the single module will be dispersed by multiple salient parts of
the person. In this paper, we propose a Concentrated Multi-grained
Multi-Attention Network (CMMANet) where two multi-attention modules are
designed to extract multi-grained information through processing multi-scale
intermediate features. Furthermore, multiple attention submodules in each
multi-attention module can automatically discover multiple discriminative
regions of the video frames. To achieve this goal, we introduce a diversity
loss to diversify the submodules in each multi-attention module, and a
concentration loss to integrate their attention responses so that each
submodule can strongly focus on a specific meaningful part. The experimental
results show that the proposed approach outperforms the state-of-the-art
methods by large margins on multiple public datasets.
- Abstract（参考訳）: 咬合はビデオベースのRe-ID(Re-ID)タスクにおいて依然として深刻な問題であり、これは成功率に大きな影響を与える。
注意機構は、多くの既存手法による閉塞問題の解決に有用であることが証明されている。
しかし、それらの注意機構は、ビデオから最終的な表現に十分な識別情報を抽出する能力に欠ける。
既存の手法で採用されているシングルアテンション・モジュール・スキームでは,マルチスケールな空間的手がかりが利用できないため,個人の複数のサニエント部分によってシングルアテンション・モジュールの注意が分散される。
本稿では,2つのマルチアテンションモジュールを設計し,マルチスケールの中間機能を処理して多粒度情報を抽出する,集中型マルチアテンションネットワーク(CMMANet)を提案する。
さらに、マルチアテンションモジュール内の複数のアテンションサブモジュールは、ビデオフレームの複数の識別領域を自動的に発見することができる。
この目的を達成するために,マルチアテンションモジュールのサブモジュールを多様化するための多様性損失と,それぞれのサブモジュールが特定の意味のある部分に集中できるように注意応答を統合するための集中損失を導入する。
実験の結果,提案手法は複数の公開データセットに対して,最先端の手法よりも大きなマージンを有することがわかった。
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