論文の概要: Dual-Stream Reciprocal Disentanglement Learning for Domain Adaption Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13929v1
• Date: Sat, 26 Jun 2021 03:05:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 18:10:21.535496
• Title: Dual-Stream Reciprocal Disentanglement Learning for Domain Adaption Person Re-Identification
• Title（参考訳）: ドメイン適応型人物再同定のためのデュアルストリーム逆アンタングル学習
• Authors: Huafeng Li, Kaixiong Xu, Jinxing Li, Guangming Lu, Yong Xu, Zhengtao Yu, David Zhang
• Abstract要約: 本稿では,Dual-stream Reciprocal Disentanglement Learning (DRDL) という新しい手法を提案する。 DRDLでは、まず2つのエンコーダがID関連およびID非関連の特徴抽出のために構築され、それぞれ関連する分類器によって測定される。 提案手法は,計算複雑性を著しく低減するだけでなく,ID関連の特徴から冗長な情報を除去する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.80508095481811
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since human-labeled samples are free for the target set, unsupervised person re-identification (Re-ID) has attracted much attention in recent years, by additionally exploiting the source set. However, due to the differences on camera styles, illumination and backgrounds, there exists a large gap between source domain and target domain, introducing a great challenge on cross-domain matching. To tackle this problem, in this paper we propose a novel method named Dual-stream Reciprocal Disentanglement Learning (DRDL), which is quite efficient in learning domain-invariant features. In DRDL, two encoders are first constructed for id-related and id-unrelated feature extractions, which are respectively measured by their associated classifiers. Furthermore, followed by an adversarial learning strategy, both streams reciprocally and positively effect each other, so that the id-related features and id-unrelated features are completely disentangled from a given image, allowing the encoder to be powerful enough to obtain the discriminative but domain-invariant features. In contrast to existing approaches, our proposed method is free from image generation, which not only reduces the computational complexity remarkably, but also removes redundant information from id-related features. Extensive experiments substantiate the superiority of our proposed method compared with the state-of-the-arts. The source code has been released in https://github.com/lhf12278/DRDL.
• Abstract（参考訳）: 人ラベル付きサンプルは対象セットに対して無償であるため,近年,ソースセットの活用により,教師なしの人物再識別(Re-ID)が注目されている。 しかし、カメラスタイル、照明、背景の違いにより、ソースドメインとターゲットドメインの間に大きなギャップが存在し、クロスドメインマッチングに大きな課題がもたらされる。 そこで本研究では,ドメイン不変の特徴を学習する上で極めて効率的なDual-stream Reciprocal Disentanglement Learning(DRDL)という手法を提案する。 DRDLでは、まず2つのエンコーダがID関連およびID非関連の特徴抽出のために構築され、それぞれ関連する分類器によって測定される。 さらに、逆学習戦略に従い、双方のストリームが相互に肯定的に影響し、id関連特徴とid非関連特徴が与えられた画像から完全に切り離され、エンコーダが識別的だがドメイン不変な特徴を得るのに十分強力となる。 既存の手法とは対照的に,提案手法は画像生成が不要であり,計算複雑性を著しく低減するだけでなく,ID関連の特徴から冗長な情報を除去する。 大規模実験により提案手法の優位性は最先端技術と比較できる。 ソースコードはhttps://github.com/lhf12278/DRDLで公開されている。

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