論文の概要: Joint Generative and Contrastive Learning for Unsupervised Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09071v2
• Date: Tue, 30 Mar 2021 10:52:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 02:55:11.638009
• Title: Joint Generative and Contrastive Learning for Unsupervised Person Re-identification
• Title（参考訳）: 教師なし人物の再識別のための共同生成学習とコントラスト学習
• Authors: Hao Chen, Yaohui Wang, Benoit Lagadec, Antitza Dantcheva, Francois Bremond
• Abstract要約: 最近の自己指導型コントラスト学習は、教師なしの人物再識別(ReID)に効果的なアプローチを提供する 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)とコントラスト学習モジュールを1つのジョイントトレーニングフレームワークに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.486689594217273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent self-supervised contrastive learning provides an effective approach for unsupervised person re-identification (ReID) by learning invariance from different views (transformed versions) of an input. In this paper, we incorporate a Generative Adversarial Network (GAN) and a contrastive learning module into one joint training framework. While the GAN provides online data augmentation for contrastive learning, the contrastive module learns view-invariant features for generation. In this context, we propose a mesh-based view generator. Specifically, mesh projections serve as references towards generating novel views of a person. In addition, we propose a view-invariant loss to facilitate contrastive learning between original and generated views. Deviating from previous GAN-based unsupervised ReID methods involving domain adaptation, we do not rely on a labeled source dataset, which makes our method more flexible. Extensive experimental results show that our method significantly outperforms state-of-the-art methods under both, fully unsupervised and unsupervised domain adaptive settings on several large scale ReID datsets.
• Abstract（参考訳）: 最近の自己指導型コントラスト学習は、入力の異なる視点(変換されたバージョン)から不変性を学ぶことによって、教師なしの人物再識別(ReID)に効果的なアプローチを提供する。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)とコントラスト学習モジュールを1つのジョイントトレーニングフレームワークに統合する。 GANは、コントラスト学習のためのオンラインデータ拡張を提供するが、コントラスト学習モジュールは、生成のためのビュー不変の機能を学ぶ。 本研究では,メッシュベースのビュージェネレータを提案する。 具体的には、メッシュプロジェクションは、人の新しいビューを生成するためのリファレンスとして機能する。 さらに,オリジナルビューと生成ビューの対比学習を容易にするビュー不変損失を提案する。 ドメイン適応を含む従来のGANベースの教師なしReIDメソッドから逸脱し、ラベル付きソースデータセットに頼らず、メソッドをより柔軟にします。 広範な実験結果から,本手法は,複数の大規模reidダセットにおいて,完全に教師なしかつ教師なしのドメイン適応設定の両方において,最先端の手法を大幅に上回っていることがわかった。

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