論文の概要: Unsupervised Long-Term Person Re-Identification with Clothes Change

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03087v3
• Date: Tue, 23 Jan 2024 06:07:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 20:31:42.688541
• Title: Unsupervised Long-Term Person Re-Identification with Clothes Change
• Title（参考訳）: 衣服変化を伴う非監督的長期人物再同定
• Authors: Mingkun Li, Shupeng Cheng, Peng Xu, Xiatian Zhu, Chun-Guang Li, Jun Guo
• Abstract要約: 服装変化を伴う非監督的人物再識別(Re-ID)について検討した。 既存のre-idメソッドの多くは、すべての人の服が空間と時間にわたって静止していると人工的に仮定している。 本稿では,教師なしクラスタリング基準を適応的に制御できる新しいCPC手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.54514001691254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate unsupervised person re-identification (Re-ID) with clothes change, a new challenging problem with more practical usability and scalability to real-world deployment. Most existing re-id methods artificially assume the clothes of every single person to be stationary across space and time. This condition is mostly valid for short-term re-id scenarios since an average person would often change the clothes even within a single day. To alleviate this assumption, several recent works have introduced the clothes change facet to re-id, with a focus on supervised learning person identity discriminative representation with invariance to clothes changes. Taking a step further towards this long-term re-id direction, we further eliminate the requirement of person identity labels, as they are significantly more expensive and more tedious to annotate in comparison to short-term person re-id datasets. Compared to conventional unsupervised short-term re-id, this new problem is drastically more challenging as different people may have similar clothes whilst the same person can wear multiple suites of clothes over different locations and times with very distinct appearance. To overcome such obstacles, we introduce a novel Curriculum Person Clustering (CPC) method that can adaptively regulate the unsupervised clustering criterion according to the clustering confidence. Experiments on three long-term person re-id datasets show that our CPC outperforms SOTA unsupervised re-id methods and even closely matches the supervised re-id models.
• Abstract（参考訳）: 着替えによる再識別(re-id)は,より実用的なユーザビリティと実世界展開への拡張性を備えた新たな課題である。 既存のre-idメソッドの多くは、すべての人の服を空間と時間にわたって固定していると人工的に仮定している。 この条件は、平均的な人が1日以内に着替えることが多いため、短期的な再識別シナリオにおいてほとんど有効である。 この仮定を緩和するために、近年のいくつかの研究は、衣服の変化に相違のある教師付き学習者識別表現に焦点をあてて、衣料変化面を導入している。 この長期的なre-idの方向性をさらに一歩進めて、短期の人物のre-idデータセットと比較して注釈をつけるのにはるかに高価で退屈な、人物識別ラベルの必要性をさらに排除します。 従来の教師なしの短期的な再識別と比較して、この新たな問題は、同じ人が異なる場所や時間に複数の服を着ることができるのに対して、異なる人が同じ服を持っている場合、非常に困難である。 このような障害を克服するために,クラスタリングの信頼性に応じて教師なしクラスタリング基準を適応的に調整できる,新しいCPC手法を提案する。 長期にわたる3つのre-idデータセットの実験では、我々のCPCはSOTAの教師なしre-idメソッドよりも優れており、教師付きre-idモデルと密接に一致している。

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