論文の概要: A Free Lunch to Person Re-identification: Learning from Automatically Generated Noisy Tracklets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00891v1
• Date: Sat, 2 Apr 2022 16:18:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-05 14:42:15.180015
• Title: A Free Lunch to Person Re-identification: Learning from Automatically Generated Noisy Tracklets
• Title（参考訳）: 人物再同定のためのフリーランチ:自動生成ノイズトラックレットから学ぶ
• Authors: Hehan Teng, Tao He, Yuchen Guo, Zhenhua Guo, Guiguang Ding
• Abstract要約: 非教師付きビデオベース再識別(re-ID)手法は、re-IDデータセットのアノテートに必要な高コストの問題を解決するために提案されている。 しかし、彼らのパフォーマンスは監督対象よりもはるかに低い。 本稿では,自動生成人追跡装置から再IDモデルを学習することで,この問題に対処することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.30547023041587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A series of unsupervised video-based re-identification (re-ID) methods have been proposed to solve the problem of high labor cost required to annotate re-ID datasets. But their performance is still far lower than the supervised counterparts. In the mean time, clean datasets without noise are used in these methods, which is not realistic. In this paper, we propose to tackle this problem by learning re-ID models from automatically generated person tracklets by multiple objects tracking (MOT) algorithm. To this end, we design a tracklet-based multi-level clustering (TMC) framework to effectively learn the re-ID model from the noisy person tracklets. First, intra-tracklet isolation to reduce ID switch noise within tracklets; second, alternates between using inter-tracklet association to eliminate ID fragmentation noise and network training using the pseudo label. Extensive experiments on MARS with various manually generated noises show the effectiveness of the proposed framework. Specifically, the proposed framework achieved mAP 53.4% and rank-1 63.7% on the simulated tracklets with strongest noise, even outperforming the best existing method on clean tracklets. Based on the results, we believe that building re-ID models from automatically generated noisy tracklets is a reasonable approach and will also be an important way to make re-ID models feasible in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: Re-IDデータセットのアノテートに要する高作業コストの問題を解決するために、教師なしのビデオベース再識別(re-ID)手法が提案されている。 しかし、彼らのパフォーマンスは監督対象よりもはるかに低い。 平均すると、ノイズのないクリーンなデータセットがこれらの手法で使用されるが、現実的ではない。 本稿では,複数のオブジェクト追跡(MOT)アルゴリズムを用いて,自動生成した人物追跡レットからre-IDモデルを学習することで,この問題に対処することを提案する。 この目的のために,トラックレットベースのマルチレベルクラスタリング(tmc)フレームワークを設計し,ノイズの多いトラックレットから再idモデルを効果的に学習する。 第1に、トラックレット内のIDスイッチノイズを低減するために、第2に、IDフラグメンテーションノイズを取り除くためにトラックレット間アソシエーションと擬似ラベルを用いたネットワークトレーニングを交互に行う。 各種手動騒音を用いたMARSの大規模実験により,提案手法の有効性が示された。 具体的には、提案されたフレームワークは、最も強いノイズを持つシミュレーショントラックレットにおいて、mAP 53.4%とランク-1.63.7%を達成した。 結果から,自動生成したノイズトラックレットからre-IDモデルを構築することは合理的なアプローチであり,実世界のアプリケーションでre-IDモデルを実現する上でも重要な方法であると考えている。

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