論文の概要: Memory Regulation and Alignment toward Generalizer RGB-Infrared Person
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08843v1
- Date: Sat, 18 Sep 2021 05:55:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-21 16:31:25.657467
- Title: Memory Regulation and Alignment toward Generalizer RGB-Infrared Person
- Title（参考訳）: rgb-infrared personに対する記憶制御とアライメント
- Authors: Feng Chen, Fei Wu, Qi Wu, Zhiguo Wan
- Abstract要約: RGB-IR ReIDは、常に差別的機能を必要としており、見受けられるクラスの過度な機能感度をもたらす。
本稿では,この問題を解決するために,新しい多粒性メモリ制御およびアライメントモジュール(MG-MRA)を提案する。
本手法は,授業の識別的特徴に関するモデルの過度な信頼を緩和する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.46821443401331
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The domain shift, coming from unneglectable modality gap and non-overlapped
identity classes between training and test sets, is a major issue of
RGB-Infrared person re-identification. A key to tackle the inherent issue --
domain shift -- is to enforce the data distributions of the two domains to be
similar. However, RGB-IR ReID always demands discriminative features, leading
to over-rely feature sensitivity of seen classes, \textit{e.g.}, via
attention-based feature alignment or metric learning. Therefore, predicting the
unseen query category from predefined training classes may not be accurate and
leads to a sub-optimal adversarial gradient. In this paper, we uncover it in a
more explainable way and propose a novel multi-granularity memory regulation
and alignment module (MG-MRA) to solve this issue. By explicitly incorporating
a latent variable attribute, from fine-grained to coarse semantic granularity,
into intermediate features, our method could alleviate the over-confidence of
the model about discriminative features of seen classes. Moreover, instead of
matching discriminative features by traversing nearest neighbor, sparse
attributes, \textit{i.e.}, global structural pattern, are recollected with
respect to features and assigned to measure pair-wise image similarity in
hashing. Extensive experiments on RegDB \cite{RegDB} and SYSU-MM01 \cite{SYSU}
show the superiority of the proposed method that outperforms existing
state-of-the-art methods. Our code is available in
https://github.com/Chenfeng1271/MGMRA.
- Abstract（参考訳）: トレーニングとテストセットの間の不要なモダリティギャップとオーバーラップされていないidクラスから生じるドメインシフトは、rgb-infrared person re-identificationの重要な問題である。
ドメインシフトという本質的な問題に取り組む鍵は、2つのドメインのデータ分散を同じようなものに強制することだ。
しかし、RGB-IR ReIDは常に差別的特徴を要求しており、注意に基づく特徴アライメントやメートル法学習を通じて、見受けられるクラスの過剰な特徴感度である \textit{e.g.} が生じる。
したがって、事前定義されたトレーニングクラスから見当たらないクエリカテゴリを予測することは正確ではなく、最適な逆勾配をもたらす可能性がある。
本稿では、より説明しやすい方法でこれを明らかにし、この問題を解決するための新しい多粒性メモリ制御およびアライメントモジュール(MG-MRA)を提案する。
細粒度から粗い意味的粒度まで,潜在変数属性を明示的に中間的特徴に組み込むことで,参照クラスの識別的特徴に関するモデルの過信を緩和できる。
さらに、最寄りの近傍を横切ることで識別的特徴をマッチングする代わりに、グローバル構造パターンであるスパース属性を特徴に関して再集計し、ハッシュ化において対方向の画像類似度を測定するように割り当てる。
RegDB \cite{RegDB} と SYSU-MM01 \cite{SYSU} の広範な実験は、既存の最先端手法よりも優れていることを示す。
私たちのコードはhttps://github.com/Chenfeng1271/MGMRAで利用可能です。
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