論文の概要: Annotation Efficient Person Re-Identification with Diverse Cluster-Based Pair Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05395v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 14:37:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-11 14:27:53.799856
• Title: Annotation Efficient Person Re-Identification with Diverse Cluster-Based Pair Selection
• Title（参考訳）: 多様なクラスタベースペア選択によるアノテーション効率のよい人物再同定
• Authors: Lantian Xue, Yixiong Zou, Peixi Peng, Yonghong Tian, Tiejun Huang
• Abstract要約: Person Re-ID (Person Re-identification) が注目されている。 Re-IDモデルのトレーニングには,トレーニングデータのアノテートには常にコストがかかります。 本稿では,ペアの誤り度と多様性に応じて,代替ペアセットから画像ペアを選択するための効率的な人物再同定法を提案し,アノテーションに基づいてRe-IDモデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.61651209527681
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Person Re-identification (Re-ID) has attracted great attention due to its promising real-world applications. However, in practice, it is always costly to annotate the training data to train a Re-ID model, and it still remains challenging to reduce the annotation cost while maintaining the performance for the Re-ID task. To solve this problem, we propose the Annotation Efficient Person Re-Identification method to select image pairs from an alternative pair set according to the fallibility and diversity of pairs, and train the Re-ID model based on the annotation. Specifically, we design an annotation and training framework to firstly reduce the size of the alternative pair set by clustering all images considering the locality of features, secondly select images pairs from intra-/inter-cluster samples for human to annotate, thirdly re-assign clusters according to the annotation, and finally train the model with the re-assigned clusters. During the pair selection, we seek for valuable pairs according to pairs' fallibility and diversity, which includes an intra-cluster criterion to construct image pairs with the most chaotic samples and the representative samples within clusters, an inter-cluster criterion to construct image pairs between clusters based on the second-order Wasserstein distance, and a diversity criterion for clusterbased pair selection. Combining all criteria above, a greedy strategy is developed to solve the pair selection problem. Finally, the above clustering-selecting-annotating-reassigning-training procedure will be repeated until the annotation budget is reached. Extensive experiments on three widely adopted Re-ID datasets show that we can greatly reduce the annotation cost while achieving better performance compared with state-of-the-art works.
• Abstract（参考訳）: Person Re-ID (Person Re-identification) が注目されている。 しかし、実際には、Re-IDモデルをトレーニングするためにトレーニングデータをアノテートすることは常にコストがかかり、Re-IDタスクのパフォーマンスを維持しながらアノテーションコストを削減することは依然として困難である。 そこで本研究では,ペアの誤認性と多様性に応じて,代替ペアセットから画像ペアを選択するアノテーション有効人物再同定手法を提案し,アノテーションに基づいてRe-IDモデルを訓練する。 具体的には、特徴の局所性を考慮して全ての画像をクラスタリングし、アノテーションにしたがってクラスタをアノテートするためのクラスタ内/クラスタ内サンプルから2番目のイメージペアを選択し、最後に再アサインされたクラスタでモデルをトレーニングすることで、代替ペアのサイズを第一に削減するアノテーションとトレーニングフレームワークを設計する。 ペア選択の過程では,最もカオス的なサンプルとクラスタ内の代表サンプルとのイメージペアを構成するクラスタ内基準,第2次waserstein距離に基づくクラスタ間のイメージペアを構築するクラスタ間基準,クラスタベースペア選択のための多様性基準など,ペアの誤り性と多様性に応じた貴重なペアを求める。 上記のすべての基準を組み合わせることで、ペア選択問題を解決するための欲求戦略が開発される。 最後に、上記のクラスタリング・selecting-annotating-reassigning-training手順をアノテーション予算に達するまで繰り返す。 広く採用されている3つのre-idデータセットに関する広範囲な実験は、最先端の作業よりも優れたパフォーマンスを実現しながら、アノテーションコストを大幅に削減できることを示している。

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