論文の概要: A Video Is Worth Three Views: Trigeminal Transformers for Video-based Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01745v1
• Date: Mon, 5 Apr 2021 02:50:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 14:54:10.628635
• Title: A Video Is Worth Three Views: Trigeminal Transformers for Video-based Person Re-identification
• Title（参考訳）: ビデオは3つの価値ある: ビデオベースの人物識別のためのトリガミナルトランスフォーマー
• Authors: Xuehu Liu and Pingping Zhang and Chenyang Yu and Huchuan Lu and Xuesheng Qian and Xiaoyun Yang
• Abstract要約: ビデオベースの人物再識別(Re-ID)は、重複しないカメラで同一人物のビデオシーケンスを検索することを目的としている。 本稿では、ビデオベースのRe-IDのためのTrigeminal Transformers(TMT)という新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.08204941207985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video-based person re-identification (Re-ID) aims to retrieve video sequences of the same person under non-overlapping cameras. Previous methods usually focus on limited views, such as spatial, temporal or spatial-temporal view, which lack of the observations in different feature domains. To capture richer perceptions and extract more comprehensive video representations, in this paper we propose a novel framework named Trigeminal Transformers (TMT) for video-based person Re-ID. More specifically, we design a trigeminal feature extractor to jointly transform raw video data into spatial, temporal and spatial-temporal domain. Besides, inspired by the great success of vision transformer, we introduce the transformer structure for video-based person Re-ID. In our work, three self-view transformers are proposed to exploit the relationships between local features for information enhancement in spatial, temporal and spatial-temporal domains. Moreover, a cross-view transformer is proposed to aggregate the multi-view features for comprehensive video representations. The experimental results indicate that our approach can achieve better performance than other state-of-the-art approaches on public Re-ID benchmarks. We will release the code for model reproduction.
• Abstract（参考訳）: ビデオベースの人物再識別(Re-ID)は、重複しないカメラで同一人物のビデオシーケンスを検索することを目的としている。 従来の手法は通常、異なる特徴領域における観察の欠如である空間的、時間的、時間的といった限られた視点に焦点を当てていた。 本稿では,よりリッチな知覚を捉え,より包括的な映像表現を抽出すべく,映像ベースの人物再識別のための新しいフレームワーク trigeminal transformers (tmt) を提案する。 具体的には,生映像データを空間的・時間的・空間的領域に共同変換する特徴抽出器を設計する。 また,視覚トランスフォーマーの偉大な成功に触発されて,映像ベースの人物認証のためのトランスフォーマー構造を導入する。 本研究では,空間的,時空間的および時空間的領域における情報エンハンスメントのための局所的特徴の関係を活用すべく,3つの自己視点トランスフォーマを提案する。 さらに、包括的映像表現のための多視点特徴を集約するクロスビュー変換器を提案する。 実験結果から,我々の手法は,公開Re-IDベンチマークにおける他の最先端手法よりも優れた性能が得られることが示された。 モデル再現のためのコードをリリースします。

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