論文の概要: Unsupervised Multi-Source Domain Adaptation for Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12961v1
• Date: Tue, 27 Apr 2021 03:33:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-28 13:29:47.369414
• Title: Unsupervised Multi-Source Domain Adaptation for Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 人物再同定のための教師なしマルチソースドメイン適応
• Authors: Zechen Bai, Zhigang Wang, Jian Wang, Di Hu, Errui Ding
• Abstract要約: unsupervised domain adaptation (uda) method for person re-idification (re-id) ラベル付きソースデータからラベル付きターゲットデータへの再id知識の転送を目的としている。 マルチソースの概念を UDA person re-ID フィールドに導入し、トレーニング中に複数のソースデータセットを使用する。 提案手法は,最先端のuda person re-idメソッドを高いマージンで上回り,後処理手法を使わずに教師付きアプローチに匹敵する性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.817734080890695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation (UDA) methods for person re-identification (re-ID) aim at transferring re-ID knowledge from labeled source data to unlabeled target data. Although achieving great success, most of them only use limited data from a single-source domain for model pre-training, making the rich labeled data insufficiently exploited. To make full use of the valuable labeled data, we introduce the multi-source concept into UDA person re-ID field, where multiple source datasets are used during training. However, because of domain gaps, simply combining different datasets only brings limited improvement. In this paper, we try to address this problem from two perspectives, \ie{} domain-specific view and domain-fusion view. Two constructive modules are proposed, and they are compatible with each other. First, a rectification domain-specific batch normalization (RDSBN) module is explored to simultaneously reduce domain-specific characteristics and increase the distinctiveness of person features. Second, a graph convolutional network (GCN) based multi-domain information fusion (MDIF) module is developed, which minimizes domain distances by fusing features of different domains. The proposed method outperforms state-of-the-art UDA person re-ID methods by a large margin, and even achieves comparable performance to the supervised approaches without any post-processing techniques.
• Abstract（参考訳）: unsupervised domain adaptation (uda) method for person re-idification (re-id) ラベル付きソースデータからラベル付きターゲットデータへの再id知識の転送を目的としている。 大きな成功を収めたものの、そのほとんどはモデル事前トレーニングのために単一のソースドメインからの限られたデータしか使用せず、リッチなラベル付きデータが十分に活用されていない。 有意義なラベル付きデータをフル活用するために、トレーニング中に複数のソースデータセットが使用されるUDA人物のre-IDフィールドにマルチソースの概念を導入する。 しかし、ドメインのギャップのため、異なるデータセットを組み合わせるだけで改善は限られます。 本稿では,ドメイン固有ビューとドメイン融合ビューという2つの視点からこの問題に対処しようと試みる。 2つの構成モジュールが提案され、互いに互換性がある。 まず,修正ドメイン固有バッチ正規化(RDSBN)モジュールを探索し,ドメイン固有特性を同時に低減し,特徴の特異性を高める。 第2に, グラフ畳み込みネットワーク (GCN) に基づく多領域情報融合 (MDIF) モジュールを開発し, 異なる領域の特徴を融合させることにより, ドメイン間距離を最小化する。 提案手法は,最先端のuda person re-idメソッドを高いマージンで上回り,後処理手法を使わずに教師付きアプローチに匹敵する性能を実現する。

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