論文の概要: Camera-Conditioned Stable Feature Generation for Isolated Camera Supervised Person Re-IDentification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15210v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 03:10:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 06:52:26.614505
• Title: Camera-Conditioned Stable Feature Generation for Isolated Camera Supervised Person Re-IDentification
• Title（参考訳）: 孤立型カメラ監視者再識別のためのカメラコンディショニング安定特徴生成
• Authors: Chao Wu, Wenhang Ge, Ancong Wu, Xiaobin Chang
• Abstract要約: クロスカメラ画像は、ISolated Camera Supervised 設定下では利用できない可能性がある。 新しいパイプラインは、モデルトレーニングのためにフィーチャースペース内のクロスカメラサンプルを合成することによって導入される。 2つのISCS人物Re-IDデータセットの実験は、競合相手に対するCCSFGの優位性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.63519986072777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To learn camera-view invariant features for person Re-IDentification (Re-ID), the cross-camera image pairs of each person play an important role. However, such cross-view training samples could be unavailable under the ISolated Camera Supervised (ISCS) setting, e.g., a surveillance system deployed across distant scenes.To handle this challenging problem, a new pipeline is introduced by synthesizing the cross-camera samples in the feature space for model training. Specifically, the feature encoder and generator are end-to-end optimized under a novel method, Camera-Conditioned Stable Feature Generation (CCSFG). Its joint learning procedure raises concern on the stability of generative model training. Therefore, a new feature generator, $\sigma$-Regularized Conditional Variational Autoencoder ($\sigma$-Reg.~CVAE), is proposed with theoretical and experimental analysis on its robustness. Extensive experiments on two ISCS person Re-ID datasets demonstrate the superiority of our CCSFG to the competitors.
• Abstract（参考訳）: 人物再識別のためのカメラビュー不変特徴(re-id)を学習するために、各人物のクロスカメラ画像対が重要な役割を果たす。 しかし、このようなクロスビュートレーニングサンプルは、例えば遠方のシーンに展開する監視システムなど、孤立したカメラ監視(isc)設定下では使用できない可能性があり、この課題に対処するために、モデルトレーニングのための機能空間におけるクロスカメラサンプルを合成することで、新たなパイプラインを導入する。 特に、特徴エンコーダ及びジェネレータは、カメラコンディネート安定特徴生成(ccsfg)という新しい方法の下でエンドツーエンドに最適化される。 その共同学習手順は、生成モデルトレーニングの安定性を懸念する。 従って、新しい機能ジェネレータである$\sigma$-Regularized Conditional Variational Autoencoder($\sigma$-Reg)がある。 CVAE) は, その堅牢性に関する理論的および実験的解析によって提案されている。 ISCSの2つのRe-IDデータセットに対する大規模な実験は、競合相手に対するCCSFGの優位性を実証している。

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