論文の概要: Lifelong Person Re-Identification via Adaptive Knowledge Accumulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12462v1
• Date: Tue, 23 Mar 2021 11:30:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-24 13:52:39.254333
• Title: Lifelong Person Re-Identification via Adaptive Knowledge Accumulation
• Title（参考訳）: 適応的知識蓄積による生涯人物再同定
• Authors: Nan Pu, Wei Chen, Yu Liu, Erwin M. Bakker and Michael S. Lew
• Abstract要約: LReID(Lifelong person re-identification)は、複数のドメインにわたって継続的に学習することができる。 知識表現と知識操作という2つの重要な能力を備えた適応的知識蓄積フレームワークを設計する。 本手法は見かけのドメインの破滅的な忘れることを軽減し,未知のドメインに一般化する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.4671957106297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Person ReID methods always learn through a stationary domain that is fixed by the choice of a given dataset. In many contexts (e.g., lifelong learning), those methods are ineffective because the domain is continually changing in which case incremental learning over multiple domains is required potentially. In this work we explore a new and challenging ReID task, namely lifelong person re-identification (LReID), which enables to learn continuously across multiple domains and even generalise on new and unseen domains. Following the cognitive processes in the human brain, we design an Adaptive Knowledge Accumulation (AKA) framework that is endowed with two crucial abilities: knowledge representation and knowledge operation. Our method alleviates catastrophic forgetting on seen domains and demonstrates the ability to generalize to unseen domains. Correspondingly, we also provide a new and large-scale benchmark for LReID. Extensive experiments demonstrate our method outperforms other competitors by a margin of 5.8% mAP in generalising evaluation.
• Abstract（参考訳）: Person ReIDメソッドは、常に所定のデータセットの選択によって固定された固定ドメインを通して学習する。 多くのコンテキスト(例えば生涯学習)において、これらのメソッドは、複数のドメインにわたるインクリメンタルな学習が潜在的に必要となる場合において、ドメインが継続的に変化するため、非効率である。 本研究では,複数の領域にまたがって継続的に学習し,新たな領域や未知領域を一般化することを可能にする,lreid(lifelong person re-identification)という,新たな挑戦的なreidタスクについて検討する。 人間の脳における認知過程に従って、知識表現と知識操作という2つの重要な能力を持つ適応的知識蓄積(Aka)フレームワークを設計する。 本手法は見かけのドメインの破滅的な忘れることを軽減し,未知のドメインに一般化する能力を示す。 また,LReIDの新しい大規模ベンチマークも提供する。 大規模な実験により,本手法は他の競技者よりも5.8% mAPのマージンで優れ,評価が一般化された。

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