論文の概要: Exploring the Quality of GAN Generated Images for Person
Re-Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09977v1
- Date: Mon, 23 Aug 2021 07:20:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-24 21:13:12.733357
- Title: Exploring the Quality of GAN Generated Images for Person
Re-Identification
- Title（参考訳）: 人物再同定のためのGAN生成画像の品質探索
- Authors: Yiqi Jiang, Weihua Chen, Xiuyu Sun, Xiaoyu Shi, Fan Wang, Hao Li
- Abstract要約: 本稿では,ReIDサンプルの奥行き特性を解析し,ReIDに優れたGAN生成画像を作成するか」という課題を解決する。
具体的には、各データサンプルのID一貫性と多様性の制約について、異なる空間に画像をマッピングすることで検討する。
計量に基づくサンプリング手法により,すべてのGAN生成データが拡張に有用ではないことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.937944949571765
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, GAN based method has demonstrated strong effectiveness in
generating augmentation data for person re-identification (ReID), on account of
its ability to bridge the gap between domains and enrich the data variety in
feature space. However, most of the ReID works pick all the GAN generated data
as additional training samples or evaluate the quality of GAN generation at the
entire data set level, ignoring the image-level essential feature of data in
ReID task. In this paper, we analyze the in-depth characteristics of ReID
sample and solve the problem of "What makes a GAN-generated image good for
ReID". Specifically, we propose to examine each data sample with id-consistency
and diversity constraints by mapping image onto different spaces. With a
metric-based sampling method, we demonstrate that not every GAN-generated data
is beneficial for augmentation. Models trained with data filtered by our
quality evaluation outperform those trained with the full augmentation set by a
large margin. Extensive experiments show the effectiveness of our method on
both supervised ReID task and unsupervised domain adaptation ReID task.
- Abstract（参考訳）: 近年、ドメイン間のギャップを埋め、特徴空間におけるデータ多様性を豊かにする能力から、人物再識別のための強化データ(ReID)の生成に強い効果が示されている。
しかし、ReIDの作業の多くは、追加のトレーニングサンプルとしてすべてのGAN生成データを選択したり、データセットレベルでのGAN生成の品質を評価し、ReIDタスクにおけるデータのイメージレベルの本質的な特徴を無視したりする。
本稿では,ReID サンプルの深部特性を分析し,ReID に優れた GAN 生成画像を作成するという課題を解決する。
具体的には、各データサンプルのID一貫性と多様性の制約について、異なる空間に画像をマッピングすることで検討する。
計量に基づくサンプリング法により,すべてのGAN生成データが拡張に有用ではないことを示す。
品質評価によってフィルタリングされたデータでトレーニングされたモデルは、大きなマージンで設定された完全な拡張でトレーニングされたモデルよりも優れています。
拡張実験により,教師付きReIDタスクと教師なしドメイン適応ReIDタスクの両方において,本手法の有効性が示された。
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