論文の概要: Large-Scale Spatio-Temporal Person Re-identification: Algorithm and Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.15076v1
• Date: Mon, 31 May 2021 16:05:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-06-01 17:07:19.325218
• Title: Large-Scale Spatio-Temporal Person Re-identification: Algorithm and Benchmark
• Title（参考訳）: 大規模時空間人物再識別:アルゴリズムとベンチマーク
• Authors: Xiujun Shu, Xiao Wang, Shiliang Zhang, Xianghao Zhang, Yuanqi Chen, Ge Li, Qi Tian
• Abstract要約: 224k以上の画像を持つ10,860のIDを含む,LaST(Large-scale Spatio-Temporal)の個人再IDデータセットを新たに提供した。 LaSTは、より困難で多彩なreID設定を示し、空間的および時間的範囲が大幅に大きい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.77540900932763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Person re-identification (re-ID) in the scenario with large spatial and temporal spans has not been fully explored. This is partially because that, existing benchmark datasets were mainly collected with limited spatial and temporal ranges, e.g., using videos recorded in a few days by cameras in a specific region of the campus. Such limited spatial and temporal ranges make it hard to simulate the difficulties of person re-ID in real scenarios. In this work, we contribute a novel Large-scale Spatio-Temporal (LaST) person re-ID dataset, including 10,860 identities with more than 224k images. Compared with existing datasets, LaST presents more challenging and high-diversity reID settings, and significantly larger spatial and temporal ranges. For instance, each person can appear in different cities or countries, and in various time slots from daytime to night, and in different seasons from spring to winter. To our best knowledge, LaST is a novel person re-ID dataset with the largest spatiotemporal ranges. Based on LaST, we verified its challenge by conducting a comprehensive performance evaluation of 14 re-ID algorithms. We further propose an easy-to-implement baseline that works well on such challenging re-ID setting. We also verified that models pre-trained on LaST can generalize well on existing datasets with short-term and cloth-changing scenarios. We expect LaST to inspire future works toward more realistic and challenging re-ID tasks. More information about the dataset is available at https://github.com/shuxjweb/last.git.
• Abstract（参考訳）: 空間的および時間的スパンが大きいシナリオにおける人物再識別(re-id)は完全には検討されていない。 これは、既存のベンチマークデータセットが主に、例えば、キャンパスの特定の領域のカメラによって数日間に記録されたビデオを使用して、空間的および時間的範囲に限られていたためである。 このような制限された空間的・時間的範囲は、実際のシナリオで人物の再識別の困難をシミュレートすることが困難である。 本研究では,224k以上の画像を持つ10,860のIDを含む,大規模時空間(LaST)人物再IDデータセットを提案する。 既存のデータセットと比較すると、LaSTはより困難で多様なreID設定を示し、空間的および時間的範囲が大幅に大きい。 例えば、各個人は異なる都市や国に出現し、昼から夜、春から冬にかけて様々な時間帯に出現する。 われわれの知る限りでは、LaSTは最大時空間範囲を持つ新しい人物のre-IDデータセットである。 LaSTに基づいて14個のre-IDアルゴリズムの総合的な性能評価を行い,その課題を検証した。 さらに,このような難易度の高いre-id設定では,実装が容易なベースラインを提案する。 また、LaST上で事前トレーニングされたモデルが、短期および布の交換シナリオを持つ既存のデータセットでうまく一般化可能であることも確認した。 LaSTは将来、より現実的で挑戦的なre-IDタスクに向けて機能することを期待しています。 データセットの詳細はhttps://github.com/shuxjweb/last.git.comで確認できる。

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