論文の概要: Spatial and Semantic Consistency Regularizations for Pedestrian Attribute Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05686v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 03:36:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:37:29.512312
• Title: Spatial and Semantic Consistency Regularizations for Pedestrian Attribute Recognition
• Title（参考訳）: 歩行者属性認識のための空間的・意味的一貫性規則化
• Authors: Jian Jia and Xiaotang Chen and Kaiqi Huang
• Abstract要約: 本稿では,各属性に対する空間的および意味的一貫性を実現するために,2つの相補的正規化からなるフレームワークを提案する。 属性の正確な位置に基づいて,本質的および識別的意味的特徴を抽出する意味的整合性正規化を提案する。 その結果,提案手法はパラメータを増大させることなく,最先端の手法に対して良好に動作することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.932864767867365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While recent studies on pedestrian attribute recognition have shown remarkable progress in leveraging complicated networks and attention mechanisms, most of them neglect the inter-image relations and an important prior: spatial consistency and semantic consistency of attributes under surveillance scenarios. The spatial locations of the same attribute should be consistent between different pedestrian images, \eg, the ``hat" attribute and the ``boots" attribute are always located at the top and bottom of the picture respectively. In addition, the inherent semantic feature of the ``hat" attribute should be consistent, whether it is a baseball cap, beret, or helmet. To fully exploit inter-image relations and aggregate human prior in the model learning process, we construct a Spatial and Semantic Consistency (SSC) framework that consists of two complementary regularizations to achieve spatial and semantic consistency for each attribute. Specifically, we first propose a spatial consistency regularization to focus on reliable and stable attribute-related regions. Based on the precise attribute locations, we further propose a semantic consistency regularization to extract intrinsic and discriminative semantic features. We conduct extensive experiments on popular benchmarks including PA100K, RAP, and PETA. Results show that the proposed method performs favorably against state-of-the-art methods without increasing parameters.
• Abstract（参考訳）: 近年の歩行者属性認識研究では,複雑なネットワークや注意機構の活用が著しく進んでいるが,そのほとんどは画像間の関係や,監視シナリオにおける属性の空間的一貫性と意味的一貫性を無視している。 同じ属性の空間的位置は、異なる歩行者画像の間で一貫性を持たなければならない。\e, ``hat" 属性と ``boots" 属性は、それぞれ画像の上部と下部に置かれる。 さらに、`hat"属性の固有の意味的特徴は、野球帽、ベレー帽、ヘルメットであっても一貫性があるべきである。 画像間関係を十分に活用し,モデル学習プロセスに先立って人間を集約するために,各属性の空間的・意味的一貫性を実現するために,2つの補完的正規化からなる空間的・意味的一貫性(ssc)フレームワークを構築する。 具体的には,まず,信頼性と安定した属性関連領域に着目した空間的一貫性の正規化を提案する。 属性の正確な位置に基づいて、本質的および識別的意味的特徴を抽出する意味的整合性正規化を提案する。 PA100K, RAP, PETAなど, 人気のあるベンチマークについて広範な実験を行った。 その結果,提案手法はパラメータを増加させることなく,最先端手法に対して好適に動作することがわかった。

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