論文の概要: Unsupervised Domain Generalization for Person Re-identification: A Domain-specific Adaptive Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15077v2
• Date: Thu, 23 Mar 2023 07:15:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 18:55:25.922683
• Title: Unsupervised Domain Generalization for Person Re-identification: A Domain-specific Adaptive Framework
• Title（参考訳）: 人物再同定のための教師なしドメイン一般化:ドメイン特化適応フレームワーク
• Authors: Lei Qi, Jiaqi Liu, Lei Wang, Yinghuan Shi, Xin Geng
• Abstract要約: ドメイン一般化(DG)は近年,人物再同定(ReID)において注目されている。 既存のメソッドは通常、ソースドメインにラベルを付ける必要があります。 本稿では、単純で効率的なドメイン固有適応化フレームワークを提案し、適応正規化モジュールで実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.88463458896428
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain generalization (DG) has attracted much attention in person re-identification (ReID) recently. It aims to make a model trained on multiple source domains generalize to an unseen target domain. Although achieving promising progress, existing methods usually need the source domains to be labeled, which could be a significant burden for practical ReID tasks. In this paper, we turn to investigate unsupervised domain generalization for ReID, by assuming that no label is available for any source domains. To address this challenging setting, we propose a simple and efficient domain-specific adaptive framework, and realize it with an adaptive normalization module designed upon the batch and instance normalization techniques. In doing so, we successfully yield reliable pseudo-labels to implement training and also enhance the domain generalization capability of the model as required. In addition, we show that our framework can even be applied to improve person ReID under the settings of supervised domain generalization and unsupervised domain adaptation, demonstrating competitive performance with respect to relevant methods. Extensive experimental study on benchmark datasets is conducted to validate the proposed framework. A significance of our work lies in that it shows the potential of unsupervised domain generalization for person ReID and sets a strong baseline for the further research on this topic.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化(DG)は近年,人物再同定(ReID)において注目されている。 複数のソースドメインでトレーニングされたモデルを、未認識のターゲットドメインに一般化することを目的としている。 将来性のある進歩を達成するには、既存のメソッドは通常、ソースドメインをラベル付けする必要がある。 本稿では、ReIDの教師なし領域の一般化について、どのソースドメインにもラベルがないと仮定して検討する。 この困難な設定に対処するために、我々は、単純で効率的なドメイン固有適応フレームワークを提案し、バッチおよびインスタンス正規化技術に基づいて設計された適応正規化モジュールでそれを実現する。 そこで我々は,訓練を行う上で信頼性の高い擬似ラベルの獲得に成功し,必要に応じてモデルの領域一般化能力を向上する。 さらに,提案手法は,教師付きドメイン一般化と教師なしドメイン適応という設定の下で,対人レイドを改善するためにも適用可能であり,関連する手法に対する競争力を発揮できることを示した。 ベンチマークデータセットに関する広範な実験研究は、提案フレームワークを検証するために行われる。 私たちの研究の意義は、person reidに対する教師なしのドメイン一般化の可能性を示し、このトピックに関するさらなる研究の基盤を固めることにあります。

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