Fugu-MT 論文翻訳(概要): SFANet: A Spectrum-aware Feature Augmentation Network for Visible-Infrared Person Re-Identification

論文の概要: SFANet: A Spectrum-aware Feature Augmentation Network for Visible-Infrared Person Re-Identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12137v1
Date: Wed, 24 Feb 2021 08:57:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-25 13:31:10.299425
Title: SFANet: A Spectrum-aware Feature Augmentation Network for Visible-Infrared Person Re-Identification
Title（参考訳）: SFANet:可視赤外人物再識別のためのスペクトラム認識機能拡張ネットワーク
Authors: Haojie Liu, Shun Ma, Daoxun Xia, and Shaozi Li
Abstract要約: クロスモダリティマッチング問題に対するSFANetという新しいスペクトル認識特徴量化ネットワークを提案する。 grayscale-spectrumイメージで学習すると、モダリティの不一致を低減し、内部構造関係を検出することができる。特徴レベルでは、特定および粉砕可能な畳み込みブロックの数のバランスをとることにより、従来の2ストリームネットワークを改善します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.566284647658053
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Visible-Infrared person re-identification (VI-ReID) is a challenging matching problem due to large modality varitions between visible and infrared images. Existing approaches usually bridge the modality gap with only feature-level constraints, ignoring pixel-level variations. Some methods employ GAN to generate style-consistent images, but it destroys the structure information and incurs a considerable level of noise. In this paper, we explicitly consider these challenges and formulate a novel spectrum-aware feature augementation network named SFANet for cross-modality matching problem. Specifically, we put forward to employ grayscale-spectrum images to fully replace RGB images for feature learning. Learning with the grayscale-spectrum images, our model can apparently reduce modality discrepancy and detect inner structure relations across the different modalities, making it robust to color variations. In feature-level, we improve the conventional two-stream network through balancing the number of specific and sharable convolutional blocks, which preserve the spatial structure information of features. Additionally, a bi-directional tri-constrained top-push ranking loss (BTTR) is embedded in the proposed network to improve the discriminability, which efficiently further boosts the matching accuracy. Meanwhile, we further introduce an effective dual-linear with batch normalization ID embedding method to model the identity-specific information and assits BTTR loss in magnitude stabilizing. On SYSU-MM01 and RegDB datasets, we conducted extensively experiments to demonstrate that our proposed framework contributes indispensably and achieves a very competitive VI-ReID performance.
Abstract（参考訳）: 可視赤外人物再同定(vi-reid)は、可視画像と赤外線画像間の大きなモダリティ変動のため、困難なマッチング問題である。既存のアプローチは通常、ピクセルレベルのバリエーションを無視して、特徴レベルの制約だけでモダリティギャップを橋渡しする。スタイル一貫性のある画像を生成するためにganを用いる方法もあるが、構造情報を破壊し、かなりのレベルのノイズを発生させる。本稿では,これらの課題を明示的に考慮し,クロスモダリティマッチング問題に対するsfanetという,新しいスペクトル認識型特徴表現ネットワークを定式化する。具体的には、機能学習のためのRGBイメージを完全に置き換えるために、グレースケールスペクトル画像の採用を進めます。 grayscale-spectrumの画像から学ぶと、このモデルはモダリティの不一致を減らし、異なるモダリティにまたがる内部構造関係を検知し、色の変化に頑健になる。特徴量レベルでは,特徴の空間構造情報を保存する特定のおよび共有可能な畳み込みブロックの数のバランスをとることにより,従来の2ストリームネットワークを改善する。さらに、提案ネットワークに双方向の三重制約トッププッシュランキング損失(BTTR)が埋め込まれ、識別性が向上し、マッチング精度がさらに向上します。また,バッチ正規化IDを組み込んだ効果的なデュアルリニアを導入し,識別固有情報をモデル化し,BTTRの損失を最大安定化させる。 SYSU-MM01およびRegDBデータセットでは、提案されたフレームワークが無意味に貢献し、非常に競争力のあるVI-ReIDパフォーマンスを達成することを実証するために広範な実験を行った。

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