論文の概要: 1st Place Solution to VisDA-2020: Bias Elimination for Domain Adaptive Pedestrian Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13498v1
• Date: Fri, 25 Dec 2020 03:02:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 04:34:49.217393
• Title: 1st Place Solution to VisDA-2020: Bias Elimination for Domain Adaptive Pedestrian Re-identification
• Title（参考訳）: 1st Place Solution to VisDA-2020: Bias Elimination for Domain Adaptive Pedestrian Re-identification
• Authors: Jianyang Gu, Hao Luo, Weihua Chen, Yiqi Jiang, Yuqi Zhang, Shuting He, Fan Wang, Hao Li, Wei Jiang
• Abstract要約: 本稿では,視覚領域適応チャレンジ(VisDA-2020)における領域適応型歩行者再識別(Re-ID)タスクを提案する。 ソースドメインとターゲットドメインの間の大きなギャップを考慮すると、ドメイン適応歩行者リidの性能に影響を与える2つのバイアスの解決に焦点をあてた。 私達の方法はテスト セットの76.56% mAPそして84.25%のランク-1を達成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.065458476210175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents our proposed methods for domain adaptive pedestrian re-identification (Re-ID) task in Visual Domain Adaptation Challenge (VisDA-2020). Considering the large gap between the source domain and target domain, we focused on solving two biases that influenced the performance on domain adaptive pedestrian Re-ID and proposed a two-stage training procedure. At the first stage, a baseline model is trained with images transferred from source domain to target domain and from single camera to multiple camera styles. Then we introduced a domain adaptation framework to train the model on source data and target data simultaneously. Different pseudo label generation strategies are adopted to continuously improve the discriminative ability of the model. Finally, with multiple models ensembled and additional post processing approaches adopted, our methods achieve 76.56% mAP and 84.25% rank-1 on the test set. Codes are available at https://github.com/vimar-gu/Bias-Eliminate-DA-ReID
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚領域適応チャレンジ(VisDA-2020)における領域適応型歩行者再識別(Re-ID)タスクを提案する。 ソースドメインとターゲットドメインの間の大きなギャップを考慮して,ドメイン適応歩行者再識別の性能に影響を及ぼす2つのバイアスの解決に着目し,2段階のトレーニング手順を提案した。 最初の段階では、ベースラインモデルはソースドメインからターゲットドメイン、単一カメラから複数のカメラスタイルに変換された画像で訓練される。 そして、ソースデータとターゲットデータでモデルを同時にトレーニングするためのドメイン適応フレームワークを導入しました。 モデルの識別能力を継続的に改善するために、異なる擬似ラベル生成戦略を採用する。 最後に,複数のモデルと追加のポスト処理アプローチが採用され,テストセット上で76.56%のマップと84.25%のランク-1を達成した。 コードはhttps://github.com/vimar-gu/Bias-Eliminate-DA-ReIDで公開されている。

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