論文の概要: Rethinking Sampling Strategies for Unsupervised Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03024v4
• Date: Thu, 05 Dec 2024 05:33:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:37:31.337309
• Title: Rethinking Sampling Strategies for Unsupervised Person Re-identification
• Title（参考訳）: 教師なし人物の再識別のためのサンプリング戦略の再考
• Authors: Xumeng Han, Xuehui Yu, Guorong Li, Jian Zhao, Gang Pan, Qixiang Ye, Jianbin Jiao, Zhenjun Han,
• Abstract要約: 我々は,同じフレームワーク下での各種サンプリング戦略と損失関数のパフォーマンス差の理由を解析した。 グループサンプリングを提案し、同じクラスのサンプルをグループに集める。 Market-1501、DukeMTMC-reID、MSMT17の実験は、グループサンプリングが最先端の手法に匹敵する性能を達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.47536050785886
• License:
• Abstract: Unsupervised person re-identification (re-ID) remains a challenging task. While extensive research has focused on the framework design and loss function, this paper shows that sampling strategy plays an equally important role. We analyze the reasons for the performance differences between various sampling strategies under the same framework and loss function. We suggest that deteriorated over-fitting is an important factor causing poor performance, and enhancing statistical stability can rectify this problem. Inspired by that, a simple yet effective approach is proposed, termed group sampling, which gathers samples from the same class into groups. The model is thereby trained using normalized group samples, which helps alleviate the negative impact of individual samples. Group sampling updates the pipeline of pseudo-label generation by guaranteeing that samples are more efficiently classified into the correct classes. It regulates the representation learning process, enhancing statistical stability for feature representation in a progressive fashion. Extensive experiments on Market-1501, DukeMTMC-reID and MSMT17 show that group sampling achieves performance comparable to state-of-the-art methods and outperforms the current techniques under purely camera-agnostic settings. Code has been available at https://github.com/ucas-vg/GroupSampling.
• Abstract（参考訳）: 教師なしの人物再識別(re-ID)は依然として困難な課題である。 フレームワークの設計と損失関数について広範な研究が行われてきたが、本論文はサンプリング戦略が同様に重要な役割を担っていることを示す。 我々は,同じフレームワーク下での各種サンプリング戦略と損失関数のパフォーマンス差の理由を解析した。 劣化したオーバーフィッティングが性能の低下を引き起こす重要な要因であり, 統計的安定性の向上がこの問題の是正につながることを示唆する。 これに触発されて、グループサンプリングと呼ばれる単純で効果的なアプローチが提案され、同じクラスからサンプルをグループに集める。 これにより、モデルは正規化されたグループサンプルを使用して訓練され、個々のサンプルの負の影響を軽減するのに役立つ。 グループサンプリングは、サンプルがより効率的に正しいクラスに分類されることを保証することで、擬似ラベル生成のパイプラインを更新する。 表現学習過程を規制し、特徴表現の統計的安定性を進歩的に向上させる。 Market-1501、DukeMTMC-reID、MSMT17の大規模な実験により、グループサンプリングは最先端の手法に匹敵する性能を達成し、カメラに依存しない環境下での現在の技術より優れていることが示された。 コードはhttps://github.com/ucas-vg/GroupSampling.comで公開されている。

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