論文の概要: Vehicle Re-identification Based on Dual Distance Center Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12519v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 07:14:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 03:33:34.204627
• Title: Vehicle Re-identification Based on Dual Distance Center Loss
• Title（参考訳）: Dual Distance Center Lossに基づく車両再識別
• Authors: Zhijun Hu, Yong Xu, Jie Wen, Lilei Sun, Raja S P
• Abstract要約: 近年、深層学習は車両再同定の分野で広く利用されている。 本稿では、中心損失の5つの欠点を要約し、その全てを二重距離中心損失の提案により解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.162314828553578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, deep learning has been widely used in the field of vehicle re-identification. When training a deep model, softmax loss is usually used as a supervision tool. However, the softmax loss performs well for closed-set tasks, but not very well for open-set tasks. In this paper, we sum up five shortcomings of center loss and solved all of them by proposing a dual distance center loss (DDCL). Especially we solve the shortcoming that center loss must combine with the softmax loss to supervise training the model, which provides us with a new perspective to examine the center loss. In addition, we verify the inconsistency between the proposed DDCL and softmax loss in the feature space, which makes the center loss no longer be limited by the softmax loss in the feature space after removing the softmax loss. To be specifically, we add the Pearson distance on the basis of the Euclidean distance to the same center, which makes all features of the same class be confined to the intersection of a hypersphere and a hypercube in the feature space. The proposed Pearson distance strengthens the intra-class compactness of the center loss and enhances the generalization ability of center loss. Moreover, by designing a Euclidean distance threshold between all center pairs, which not only strengthens the inter-class separability of center loss, but also makes the center loss (or DDCL) works well without the combination of softmax loss. We apply DDCL in the field of vehicle re-identification named VeRi-776 dataset and VehicleID dataset. And in order to verify its good generalization ability, we also verify it in two datasets commonly used in the field of person re-identification named MSMT17 dataset and Market1501 dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年、深層学習は車両再識別の分野で広く利用されている。 深層モデルのトレーニングでは、ソフトマックス損失は通常、監視ツールとして使用される。 しかし、softmaxの損失はクローズドセットタスクではうまく機能するが、オープンセットタスクではうまく動作しない。 本稿では,中心損失の5つの欠点を要約し,これらすべてをdual distance center loss (ddcl) を提案することで解決した。 特に,中心損失とソフトマックス損失を組み合わせてモデルのトレーニングを監督しなければならないという欠点を解消し,中心損失を調査するための新たな視点を提供する。 さらに,提案したDDCLと特徴空間のソフトマックス損失との矛盾を検証し,ソフトマックス損失を除去した後に特徴空間のソフトマックス損失によって中心損失が制限されなくなることを示した。 具体的には、ユークリッド距離に基づいてピアソン距離を同じ中心に加え、同クラスのすべての特徴を特徴空間内の超球面と超キューブの交叉に限定する。 提案するピアソン距離は,中心損失のクラス内コンパクト性を強化し,中心損失の一般化能力を高める。 さらに、すべての中心対間のユークリッド距離閾値を設計することで、中心損失のクラス間分離性を高めるだけでなく、中心損失(DDCL)をソフトマックス損失と組み合わせることなくうまく機能させることができる。 DDCLをVeRi-776データセットとVabyIDデータセットという車両再識別分野に適用する。 そして、その優れた一般化能力を検証するために、msmt17データセットとmarket1501データセットという人物再識別の分野で一般的に使用される2つのデータセットで検証する。

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