論文の概要: CM-NAS: Cross-Modality Neural Architecture Search for Visible-Infrared Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08467v2
• Date: Thu, 18 Mar 2021 07:48:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 07:55:52.163029
• Title: CM-NAS: Cross-Modality Neural Architecture Search for Visible-Infrared Person Re-Identification
• Title（参考訳）: CM-NAS:可視赤外人物再同定のためのクロスモーダルニューラルネットワーク探索
• Authors: Chaoyou Fu, Yibo Hu, Xiang Wu, Hailin Shi, Tao Mei, Ran He
• Abstract要約: VI-ReIDは、暗い環境での単一モダリティ人物ReIDの制限を突破し、クロスモダリティ歩行者のイメージを一致させることを目指しています。 既存の作品は、さまざまな2ストリームアーキテクチャを手動で設計して、モダリティ固有およびモダリティシャーブル表現を別々に学習する。 CM-NAS(Cross-Modality Neural Architecture Search)という手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.89434996930387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visible-Infrared person re-identification (VI-ReID) aims to match cross-modality pedestrian images, breaking through the limitation of single-modality person ReID in dark environment. In order to mitigate the impact of large modality discrepancy, existing works manually design various two-stream architectures to separately learn modality-specific and modality-sharable representations. Such a manual design routine, however, highly depends on massive experiments and empirical practice, which is time consuming and labor intensive. In this paper, we systematically study the manually designed architectures, and identify that appropriately separating Batch Normalization (BN) layers is the key to bring a great boost towards cross-modality matching. Based on this observation, the essential objective is to find the optimal separation scheme for each BN layer. To this end, we propose a novel method, named Cross-Modality Neural Architecture Search (CM-NAS). It consists of a BN-oriented search space in which the standard optimization can be fulfilled subject to the cross-modality task. Equipped with the searched architecture, our method outperforms state-of-the-art counterparts in both two benchmarks, improving the Rank-1/mAP by 6.70%/6.13% on SYSU-MM01 and by 12.17%/11.23% on RegDB. In light of its simplicity and effectiveness, we expect CM-NAS will serve as a strong baseline for future research. Code will be made available.
• Abstract（参考訳）: Visible-Infrared person re-identification (VI-ReID) は、暗黒環境下での単一モダリティ人物ReIDの限界を突破し、モダリティ横断歩行者画像のマッチングを目的としている。 大きなモダリティの相違の影響を軽減するために、既存の作業は、モダリティ固有の表現とモダリティの相違を個別に学習するために、様々な2ストリームアーキテクチャを手動で設計する。 しかし、このような手動設計のルーチンは、膨大な実験と経験的な実践に大きく依存しており、それは時間消費と労働集約である。 本稿では,手作業で設計したアーキテクチャを体系的に研究し,Batch Normalization (BN) 層を適切に分離することが,相互モダリティマッチングに大きく貢献する鍵であることを示す。 この観測に基づいて、BN層毎の最適分離法を見つけることが本目的である。 そこで我々は,Cross-Modality Neural Architecture Search (CM-NAS) という新しい手法を提案する。 これは、標準的な最適化をクロスモダリティタスクの対象となるbn指向の探索空間から成っている。 SYSU-MM01ではランク1/mAPが6.70%/6.13%,RegDBでは12.17%/11.23%向上した。 CM-NASは,そのシンプルさと有効性を踏まえ,今後の研究の強力なベースラインとなると期待している。 コードは利用可能になる。

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