論文の概要: Relation Preserving Triplet Mining for Stabilizing the Triplet Loss in Vehicle Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07933v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 08:23:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 13:53:53.001005
• Title: Relation Preserving Triplet Mining for Stabilizing the Triplet Loss in Vehicle Re-identification
• Title（参考訳）: 車両再同定における三重項損失の安定化のための三重項マイニングの保持
• Authors: Adhiraj Ghosh, Kuruparan Shanmugalingam, Wen-Yan Lin
• Abstract要約: 本稿では, 特徴整合型トリプレットマイニング法であるRPTMについて紹介する。 RPTMはオブジェクトID内の自然なサブグループを尊重することを保証する。 我々はこの三重項マイニング機構を用いて、ポーズ対応で条件のよい三重項コスト関数を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.322228232171796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Object appearances often change dramatically with pose variations. This creates a challenge for embedding schemes that seek to map instances with the same object ID to locations that are as close as possible. This issue becomes significantly heightened in complex computer vision tasks such as re-identification(re-id). In this paper, we suggest these dramatic appearance changes are indications that an object ID is composed of multiple natural groups and it is counter-productive to forcefully map instances from different groups to a common location. This leads us to introduce Relation Preserving Triplet Mining (RPTM), a feature matching guided triplet mining scheme, that ensures triplets will respect the natural sub-groupings within an object ID. We use this triplet mining mechanism to establish a pose-aware, well-conditioned triplet cost function. This allows a single network to be trained with fixed parameters across three challenging benchmarks, while still providing state-of-the-art re-identification results.
• Abstract（参考訳）: 物体の外観はしばしばポーズの変化によって劇的に変化する。 これにより、同じオブジェクトidを持つインスタンスを可能な限り近い場所にマップしようとする組み込みスキームに対する課題が発生する。 この問題は、再識別(re-id)のような複雑なコンピュータビジョンタスクにおいて著しく高まる。 本稿では,これらの劇的な出現変化は,オブジェクトidが複数の自然群からなることを示すものであり,異なるグループからのインスタンスを共通の場所に強制的にマッピングすることが非生産的であることを示唆する。 これにより、オブジェクトID内の自然なサブグループを尊重するトリプレットマイニングスキームであるRelation Preserving Triplet Mining (RPTM)を導入することができる。 この三重項マイニング機構を用いてポーズ対応三重項コスト関数を確立する。 これにより、1つのネットワークを3つの挑戦的なベンチマークで固定パラメータでトレーニングできると同時に、最先端の再識別結果も提供できる。

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