論文の概要: DEX: Domain Embedding Expansion for Generalized Person Re-identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11391v1
- Date: Thu, 21 Oct 2021 18:21:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-25 14:32:53.179682
- Title: DEX: Domain Embedding Expansion for Generalized Person Re-identification
- Title（参考訳）: DEX: 一般人再識別のためのドメイン埋め込み拡張
- Authors: Eugene P.W. Ang, Lin Shan, Alex C. Kot
- Abstract要約: ドメイン埋め込み拡張(DEX)モジュールは、トレーニング中に人やドメインのラベルに基づいて動的に機能を操作し、拡張する。
DEXLiteは、大規模なデータセットにスケールするためにネガティブサンプリング技術を適用し、マルチブランチネットワークのメモリ使用量を削減する。
提案したDEXとDEXLiteは,Bag-of-Tricks,Multi-Granularity Network (MGN),Part-Based Convolutional Baseline (PCB)といった既存手法と組み合わせることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.275824026850245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, supervised Person Re-identification (Person ReID) approaches
have demonstrated excellent performance. However, when these methods are
applied to inputs from a different camera network, they typically suffer from
significant performance degradation. Different from most domain adaptation (DA)
approaches addressing this issue, we focus on developing a domain
generalization (DG) Person ReID model that can be deployed without additional
fine-tuning or adaptation. In this paper, we propose the Domain Embedding
Expansion (DEX) module. DEX dynamically manipulates and augments deep features
based on person and domain labels during training, significantly improving the
generalization capability and robustness of Person ReID models to unseen
domains. We also developed a light version of DEX (DEXLite), applying negative
sampling techniques to scale to larger datasets and reduce memory usage for
multi-branch networks. Our proposed DEX and DEXLite can be combined with many
existing methods, Bag-of-Tricks (BagTricks), the Multi-Granularity Network
(MGN), and Part-Based Convolutional Baseline (PCB), in a plug-and-play manner.
With DEX and DEXLite, existing methods can gain significant improvements when
tested on other unseen datasets, thereby demonstrating the general
applicability of our method. Our solution outperforms the state-of-the-art DG
Person ReID methods in all large-scale benchmarks as well as in most the
small-scale benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 近年,Person ReID(Person ReID)アプローチは優れた性能を示している。
しかし、異なるカメラネットワークからの入力にこれらの手法を適用すると、通常、性能が著しく低下する。
この問題に対処するほとんどのドメイン適応(DA)アプローチとは異なり、我々は、追加の微調整や適応なしにデプロイできるドメイン一般化(DG)Person ReIDモデルの開発に注力する。
本稿ではドメイン埋め込み拡張(DEX)モジュールを提案する。
DEXは、トレーニング中に人やドメインラベルに基づいた深い機能を動的に操作し、拡張し、Person ReIDモデルの未確認領域への一般化能力と堅牢性を大幅に改善する。
また,DEX (DEXLite) の軽量バージョンを開発し,より大規模なデータセットに適用し,マルチブランチネットワークにおけるメモリ使用量を削減する。
提案手法は,Bag-of-Tricks (BagTricks), Multi-Granularity Network (MGN), Part-Based Convolutional Baseline (PCB)など,既存の多くの手法と組み合わせることができる。
DEXとDEXLiteでは、既存の手法は他の未知のデータセットでテストすると大幅に改善され、この手法の汎用性を示すことができる。
我々のソリューションは、すべての大規模ベンチマークや、ほとんどの小規模ベンチマークにおいて、最先端のDG Person ReIDメソッドよりも優れています。
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