論文の概要: ANL: Anti-Noise Learning for Cross-Domain Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13853v1
• Date: Sun, 27 Dec 2020 02:38:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-24 20:11:34.597203
• Title: ANL: Anti-Noise Learning for Cross-Domain Person Re-Identification
• Title（参考訳）: ANL: クロスドメインな人物再識別のためのアンチノイズ学習
• Authors: Hongliang Zhang, Shoudong Han, Xiaofeng Pan, Jun Zhao
• Abstract要約: 2つのモジュールを含むアンチノイズラーニング(ANL)アプローチを提案します。 FDAモジュールは、カメラ回りのコントラスト学習と逆適応を通じて、ID関連サンプルを収集し、ID非関連サンプルを分散するように設計されています。 reliable sample selection(rss)モジュールは、ノイズラベルを訂正し、メインモデルの信頼できるサンプルを選択するために補助モデルを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.035093667770052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the lack of labels and the domain diversities, it is a challenge to study person re-identification in the cross-domain setting. An admirable method is to optimize the target model by assigning pseudo-labels for unlabeled samples through clustering. Usually, attributed to the domain gaps, the pre-trained source domain model cannot extract appropriate target domain features, which will dramatically affect the clustering performance and the accuracy of pseudo-labels. Extensive label noise will lead to sub-optimal solutions doubtlessly. To solve these problems, we propose an Anti-Noise Learning (ANL) approach, which contains two modules. The Feature Distribution Alignment (FDA) module is designed to gather the id-related samples and disperse id-unrelated samples, through the camera-wise contrastive learning and adversarial adaptation. Creating a friendly cross-feature foundation for clustering that is to reduce clustering noise. Besides, the Reliable Sample Selection (RSS) module utilizes an Auxiliary Model to correct noisy labels and select reliable samples for the Main Model. In order to effectively utilize the outlier information generated by the clustering algorithm and RSS module, we train these samples at the instance-level. The experiments demonstrate that our proposed ANL framework can effectively reduce the domain conflicts and alleviate the influence of noisy samples, as well as superior performance compared with the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ラベルの欠如とドメインの多様性のため、クロスドメイン設定における人物の再識別を研究することは困難である。 望ましい方法は、クラスタリングを通じてラベルなしサンプルの擬似ラベルを割り当てることで、ターゲットモデルを最適化することである。 通常、事前訓練されたソースドメインモデルは、適切なターゲットドメインの特徴を抽出することができず、クラスタリング性能と擬似ラベルの精度に劇的に影響を与える。 強烈なラベルノイズは、間違いなく準最適解につながる。 これらの問題を解決するために,2つのモジュールを含む反雑音学習(ANL)手法を提案する。 特徴分散アライメント(fda)モジュールは、カメラによるコントラスト学習と逆適応を通じて、id関連サンプルを収集し、id非関連サンプルを分散するように設計されている。 クラスタ化のためのフレンドリーなクロスフィーチャー基盤を作るには、クラスタ化ノイズを減らす必要がある。 また、信頼できるサンプル選択(rss)モジュールは、ノイズラベルを補正し、メインモデルの信頼できるサンプルを選択するために補助モデルを利用する。 クラスタリングアルゴリズムとrssモジュールによって生成された異常情報を有効に活用するために,これらのサンプルをインスタンスレベルでトレーニングする。 実験により,提案したANLフレームワークは,ドメインの競合を効果的に低減し,ノイズサンプルの影響を軽減するとともに,最先端の手法と比較して優れた性能を示す。

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