論文の概要: Disentanglement-based Cross-Domain Feature Augmentation for Effective Unsupervised Domain Adaptive Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13917v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 15:28:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 16:48:49.078241
• Title: Disentanglement-based Cross-Domain Feature Augmentation for Effective Unsupervised Domain Adaptive Person Re-identification
• Title（参考訳）: 効果的な教師なしドメイン適応型人物再識別のためのアンタングルメントに基づくクロスドメイン機能拡張
• Authors: Zhizheng Zhang, Cuiling Lan, Wenjun Zeng, Quanzeng You, Zicheng Liu, Kecheng Zheng, Zhibo Chen
• Abstract要約: Unsupervised Domain Adaptive (UDA) Person Re-identification (ReID) は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインへ知識を転送することを目的としている。 ひとつの課題は、トレーニング用に信頼できるラベルでターゲットドメインサンプルを生成する方法だ。 ディスタングルメントに基づくクロスドメイン機能拡張戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.72851934197936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptive (UDA) person re-identification (ReID) aims to transfer the knowledge from the labeled source domain to the unlabeled target domain for person matching. One challenge is how to generate target domain samples with reliable labels for training. To address this problem, we propose a Disentanglement-based Cross-Domain Feature Augmentation (DCDFA) strategy, where the augmented features characterize well the target and source domain data distributions while inheriting reliable identity labels. Particularly, we disentangle each sample feature into a robust domain-invariant/shared feature and a domain-specific feature, and perform cross-domain feature recomposition to enhance the diversity of samples used in the training, with the constraints of cross-domain ReID loss and domain classification loss. Each recomposed feature, obtained based on the domain-invariant feature (which enables a reliable inheritance of identity) and an enhancement from a domain specific feature (which enables the approximation of real distributions), is thus an "ideal" augmentation. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness of our method, which achieves the state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: Unsupervised Domain Adaptive (UDA) Person Re-identification (ReID) は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインへ知識を転送することを目的としている。 ひとつの課題は、トレーニング用に信頼できるラベルでターゲットドメインサンプルを生成する方法だ。 この問題を解決するために,DCDFA(Disentanglement-based Cross-Domain Feature Augmentation)戦略を提案する。 特に,各サンプル特徴を頑健なドメイン不変/共有特徴とドメイン固有特徴に分割し,クロスドメイン特徴の再構成を行い,クロスドメインレイド損失とドメイン分類損失の制約を伴い,トレーニングで使用するサンプルの多様性を高める。 ドメイン不変性(アイデンティティの信頼性の高い継承を可能にする)とドメイン固有性(実際の分布の近似を可能にする)の強化に基づいて得られた各再合成機能は、"理想的な"拡張である。 その結果,本手法の有効性が実証され,最新性能が得られた。

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