論文の概要: MSO: Multi-Feature Space Joint Optimization Network for RGB-Infrared Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11264v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 16:45:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 17:08:17.988565
• Title: MSO: Multi-Feature Space Joint Optimization Network for RGB-Infrared Person Re-Identification
• Title（参考訳）: MSO:RGB赤外線人物再同定のための多機能宇宙共同最適化ネットワーク
• Authors: Yajun Gao, Tengfei Liang, Yi Jin, Xiaoyan Gu, Wu Liu, Yidong Li, Congyan Lang
• Abstract要約: RGB-infrared cross-modality person re-identification (ReID) タスクは、可視モダリティと赤外線モダリティの同一性の画像を認識することを目的としている。 既存の手法は主に2ストリームアーキテクチャを使用して、最終的な共通特徴空間における2つのモード間の相違を取り除く。 単一モダリティ空間と共通空間の両方において、モダリティ調和可能な特徴を学習できる新しい多機能空間共同最適化(MSO)ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.97494894205023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The RGB-infrared cross-modality person re-identification (ReID) task aims to recognize the images of the same identity between the visible modality and the infrared modality. Existing methods mainly use a two-stream architecture to eliminate the discrepancy between the two modalities in the final common feature space, which ignore the single space of each modality in the shallow layers. To solve it, in this paper, we present a novel multi-feature space joint optimization (MSO) network, which can learn modality-sharable features in both the single-modality space and the common space. Firstly, based on the observation that edge information is modality-invariant, we propose an edge features enhancement module to enhance the modality-sharable features in each single-modality space. Specifically, we design a perceptual edge features (PEF) loss after the edge fusion strategy analysis. According to our knowledge, this is the first work that proposes explicit optimization in the single-modality feature space on cross-modality ReID task. Moreover, to increase the difference between cross-modality distance and class distance, we introduce a novel cross-modality contrastive-center (CMCC) loss into the modality-joint constraints in the common feature space. The PEF loss and CMCC loss jointly optimize the model in an end-to-end manner, which markedly improves the network's performance. Extensive experiments demonstrate that the proposed model significantly outperforms state-of-the-art methods on both the SYSU-MM01 and RegDB datasets.
• Abstract（参考訳）: RGB-infrared cross-modality person re-identification (ReID)タスクは、可視モダリティと赤外線モダリティの同一性の画像を認識することを目的としている。 既存の手法は主に2ストリームアーキテクチャを使用して、最終共通特徴空間における2つのモダリティ間の相違を解消し、浅い層の各モダリティの単一空間を無視している。 そこで本稿では, 単一モダリティ空間と共通空間の両方において, モダリティに調和した特徴を学習可能な, 新たな多機能空間共同最適化(MSO)ネットワークを提案する。 まず,エッジ情報がモダリティ不変であるという観測に基づいて,各単一モダリティ空間におけるモダリティ特性を向上させるためのエッジ特徴拡張モジュールを提案する。 具体的には,エッジ融合戦略分析後の知覚的エッジ特徴(PEF)損失を設計する。 我々の知識によると、これはクロスモダリティreidタスクの単一モダリティ特徴空間における明示的な最適化を提案する最初の仕事である。 さらに, クロスモダリティ距離とクラス距離の差を増大させるため, 共通特徴空間におけるモダリティ結合制約に, 新たなクロスモダリティコントラスト中心(CMCC)損失を導入する。 pef損失とcmcc損失は、エンドツーエンドでモデルを共同で最適化し、ネットワークの性能を著しく向上させる。 大規模な実験により,提案手法はSYSU-MM01データセットとRegDBデータセットの両方において,最先端の手法よりも大幅に優れていた。

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