論文の概要: Strong but Simple Baseline with Dual-Granularity Triplet Loss for Visible-Thermal Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05010v2
• Date: Wed, 10 Mar 2021 08:01:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 02:02:43.357387
• Title: Strong but Simple Baseline with Dual-Granularity Triplet Loss for Visible-Thermal Person Re-Identification
• Title（参考訳）: バイシブル・サーマルパーソン再同定のための双極性三重項損失を持つ強いが単純なベースライン
• Authors: Haijun Liu, Yanxia Chai, Xiaoheng Tan, Dong Li and Xichuan Zhou
• Abstract要約: 可視熱者再同定(VT-ReID)のための概念的に単純かつ効果的な二重粒度三重項損失を提案する。 提案する双粒度三重項損失は, 試料ベース三重項損失と中心ベース三重項損失を, 粒状粒度で階層的に整理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.964287254346976
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this letter, we propose a conceptually simple and effective dual-granularity triplet loss for visible-thermal person re-identification (VT-ReID). In general, ReID models are always trained with the sample-based triplet loss and identification loss from the fine granularity level. It is possible when a center-based loss is introduced to encourage the intra-class compactness and inter-class discrimination from the coarse granularity level. Our proposed dual-granularity triplet loss well organizes the sample-based triplet loss and center-based triplet loss in a hierarchical fine to coarse granularity manner, just with some simple configurations of typical operations, such as pooling and batch normalization. Experiments on RegDB and SYSU-MM01 datasets show that with only the global features our dual-granularity triplet loss can improve the VT-ReID performance by a significant margin. It can be a strong VT-ReID baseline to boost future research with high quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,可視的熱的人物再同定(vt-reid)に対する概念的に単純かつ効果的な双粒度三重項損失を提案する。 一般に、ReIDモデルは常にサンプルベースの三重項損失と粒度レベルからの識別損失で訓練される。 粗粒度レベルからクラス内コンパクト性やクラス間識別を促進するために、センターベース損失を導入することが可能である。 提案する双粒度三重項損失は,プール処理やバッチ正規化といった典型的な操作の単純な構成と相まって,階層的な細粒度から粗粒度まで,サンプルベース三重項損失と中心ベース三重項損失をうまく整理する。 RegDBとSYSU-MM01データセットの実験では、グローバルな特徴のみにより、二重粒度3重項の損失はVT-ReIDの性能を著しく向上させることができる。 高品質で将来の研究を促進するために、強力なVT-ReIDベースラインとなる可能性がある。

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