論文の概要: Self-Paced Uncertainty Estimation for One-shot Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09152v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 09:20:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 13:50:21.972408
• Title: Self-Paced Uncertainty Estimation for One-shot Person Re-Identification
• Title（参考訳）: ワンショット人物再同定のための自己ペース不確実性推定
• Authors: Yulin Zhang, Bo Ma, Longyao Liu and Xin Yi
• Abstract要約: 本稿では,単発人物の自己ペース不確実性推定ネットワーク(spue-net)を提案する。 自己ペースサンプリング戦略を導入することで,ラベルなしサンプルの擬似ラベルを反復的に推定し,ラベル付きサンプルを拡張できる。 さらに,局所不確実性推定と決定性推定を併用した協調学習手法を適用し,より優れた隠れ空間特徴抽出を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.17071384578203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The one-shot Person Re-ID scenario faces two kinds of uncertainties when constructing the prediction model from $X$ to $Y$. The first is model uncertainty, which captures the noise of the parameters in DNNs due to a lack of training data. The second is data uncertainty, which can be divided into two sub-types: one is image noise, where severe occlusion and the complex background contain irrelevant information about the identity; the other is label noise, where mislabeled affects visual appearance learning. In this paper, to tackle these issues, we propose a novel Self-Paced Uncertainty Estimation Network (SPUE-Net) for one-shot Person Re-ID. By introducing a self-paced sampling strategy, our method can estimate the pseudo-labels of unlabeled samples iteratively to expand the labeled samples gradually and remove model uncertainty without extra supervision. We divide the pseudo-label samples into two subsets to make the use of training samples more reasonable and effective. In addition, we apply a Co-operative learning method of local uncertainty estimation combined with determinacy estimation to achieve better hidden space feature mining and to improve the precision of selected pseudo-labeled samples, which reduces data uncertainty. Extensive comparative evaluation experiments on video-based and image-based datasets show that SPUE-Net has significant advantages over the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ワンショットの人物再識別シナリオは、予測モデルをx$からy$という2種類の不確実性に直面します。 1つはモデル不確実性であり、トレーニングデータの欠如によりDNNのパラメータのノイズをキャプチャする。 2つ目は、画像ノイズであり、重度の咬合と複雑な背景には、アイデンティティに関する無関係な情報が含まれ、もう1つはラベルノイズであり、誤ラベルが視覚的な外観学習に影響を及ぼす。 本稿では,これらの問題に対処するため,単発人物再識別のための新しい自己ペーシング不確実性推定ネットワーク(spue-net)を提案する。 自己ペースサンプリング戦略を導入することで,ラベルなしサンプルの擬似ラベルを反復的に推定し,ラベル付きサンプルを徐々に拡張し,余分な監督なしにモデルの不確かさを除去できる。 擬似ラベルサンプルを2つのサブセットに分割し、トレーニングサンプルをより合理的かつ効果的に活用する。 さらに,局所的不確かさ推定と決定性推定を組み合わせた協調学習法を適用し,隠れ空間特徴マイニングの精度向上と,選択された擬似ラベル標本の精度向上を行い,データ不確実性を低減する。 ビデオベースおよび画像ベースデータセットの大規模な比較評価実験により、SPUE-Netは最先端の手法よりも大きな利点があることが示された。

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