論文の概要: Rethinking of Pedestrian Attribute Recognition: A Reliable Evaluation
under Zero-Shot Pedestrian Identity Setting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03576v1
- Date: Thu, 8 Jul 2021 03:12:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-09 13:37:17.136878
- Title: Rethinking of Pedestrian Attribute Recognition: A Reliable Evaluation
under Zero-Shot Pedestrian Identity Setting
- Title（参考訳）: 歩行者属性認識の再考:ゼロショット歩行者アイデンティティ設定による信頼性評価
- Authors: Jian Jia, Houjing Huang, Xiaotang Chen and Kaiqi Huang
- Abstract要約: 我々は、歩行者属性認識の状況を分析し、後退する時が来たと論じている。
我々は、歩行者属性認識を他の類似タスクと正式に定義し、区別する。
歩行者属性認識の進捗を測定するために,既存の4つのデータセットと2つの提案データセットを用いて実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.347987541336146
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pedestrian attribute recognition aims to assign multiple attributes to one
pedestrian image captured by a video surveillance camera. Although numerous
methods are proposed and make tremendous progress, we argue that it is time to
step back and analyze the status quo of the area. We review and rethink the
recent progress from three perspectives. First, given that there is no explicit
and complete definition of pedestrian attribute recognition, we formally define
and distinguish pedestrian attribute recognition from other similar tasks.
Second, based on the proposed definition, we expose the limitations of the
existing datasets, which violate the academic norm and are inconsistent with
the essential requirement of practical industry application. Thus, we propose
two datasets, PETA\textsubscript{$ZS$} and RAP\textsubscript{$ZS$}, constructed
following the zero-shot settings on pedestrian identity. In addition, we also
introduce several realistic criteria for future pedestrian attribute dataset
construction. Finally, we reimplement existing state-of-the-art methods and
introduce a strong baseline method to give reliable evaluations and fair
comparisons. Experiments are conducted on four existing datasets and two
proposed datasets to measure progress on pedestrian attribute recognition.
- Abstract（参考訳）: 歩行者属性認識は、ビデオ監視カメラが捉えた1つの歩行者画像に複数の属性を割り当てることを目的としている。
数多くの手法が提案され,大きな進歩を遂げるが,我々はその領域の状況を分析し解析する時が来たと論じている。
我々は,最近の進歩を3つの視点から見直し,再考する。
まず,歩行者属性認識の明示的かつ完全な定義が存在しないことを考慮し,歩行者属性認識を他の類似タスクと正式に定義・識別する。
第2に,提案した定義に基づいて,学術的規範に反する既存のデータセットの限界を明らかにするとともに,実践的産業応用の必須要件と矛盾する。
そこで,歩行者識別のゼロショット設定に従って構築された2つのデータセット PETA\textsubscript{$ZS$} と RAP\textsubscript{$ZS$} を提案する。
さらに,今後の歩行者属性データセット構築の現実的基準についても紹介する。
最後に,既存の最先端手法を再実装し,信頼性の高い評価と公平な比較を行うための強力なベースライン手法を導入する。
歩行者属性認識の進捗を測定するために,既存の4つのデータセットと2つの提案データセットを用いて実験を行った。
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