論文の概要: Gait Recognition in the Wild: A Large-scale Benchmark and NAS-based Baseline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02692v2
• Date: Thu, 11 Jan 2024 03:29:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-13 04:28:05.151683
• Title: Gait Recognition in the Wild: A Large-scale Benchmark and NAS-based Baseline
• Title（参考訳）: 野生における歩行認識:大規模ベンチマークとNASベースベースライン
• Authors: Xianda Guo, Zheng Zhu, Tian Yang, Beibei Lin, Junjie Huang, Jiankang Deng, Guan Huang, Jie Zhou, Jiwen Lu
• Abstract要約: 歩行ベンチマークにより、研究コミュニティは高性能歩行認識システムの訓練と評価を行うことができる。 GREWは、野生における歩行認識のための最初の大規模データセットである。 SPOSGaitはNASベースの最初の歩行認識モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.88825497452716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gait benchmarks empower the research community to train and evaluate high-performance gait recognition systems. Even though growing efforts have been devoted to cross-view recognition, academia is restricted by current existing databases captured in the controlled environment. In this paper, we contribute a new benchmark and strong baseline for Gait REcognition in the Wild (GREW). The GREW dataset is constructed from natural videos, which contain hundreds of cameras and thousands of hours of streams in open systems. With tremendous manual annotations, the GREW consists of 26K identities and 128K sequences with rich attributes for unconstrained gait recognition. Moreover, we add a distractor set of over 233K sequences, making it more suitable for real-world applications. Compared with prevailing predefined cross-view datasets, the GREW has diverse and practical view variations, as well as more naturally challenging factors. To the best of our knowledge, this is the first large-scale dataset for gait recognition in the wild. Equipped with this benchmark, we dissect the unconstrained gait recognition problem, where representative appearance-based and model-based methods are explored. The proposed GREW benchmark proves to be essential for both training and evaluating gait recognizers in unconstrained scenarios. In addition, we propose the Single Path One-Shot neural architecture search with uniform sampling for Gait recognition, named SPOSGait, which is the first NAS-based gait recognition model. In experiments, SPOSGait achieves state-of-the-art performance on the CASIA-B, OU-MVLP, Gait3D, and GREW benchmarks, outperforming existing approaches by a large margin. The code will be released at https://github.com/XiandaGuo/SPOSGait.
• Abstract（参考訳）: 歩行ベンチマークにより、研究コミュニティは高性能歩行認識システムの訓練と評価を行うことができる。 クロスビューの認識に努力が注がれているにもかかわらず、学界はコントロールされた環境でキャプチャされた現在の既存のデータベースによって制限されている。 本稿では,GREW(Gait Recognition in the Wild)のための新しいベンチマークと強力なベースラインを提案する。 GREWデータセットは、数百台のカメラと数千時間のオープンシステムのストリームを含む、自然なビデオから構築されている。 膨大な手動アノテーションにより、GREWは26Kのアイデンティティと128Kのシーケンスで構成され、制約のない歩行認識のための豊富な属性を持つ。 さらに、233K以上の配列のトラクタセットを追加し、現実世界のアプリケーションにもっと適しています。 事前定義されたクロスビューデータセットと比較すると、GREWは多様で実用的なビューのバリエーションを持ち、より自然に困難である。 私たちの知る限りでは、これは野生での歩行認識のための最初の大規模データセットです。 本稿では,このベンチマークを用いて,代表的外観ベースおよびモデルベース手法が検討される非拘束的歩行認識問題を解析する。 提案手法は,未学習シナリオにおける歩行認識の訓練と評価に不可欠であることが証明された。 さらに,nasベースの最初の歩行認識モデルであるsposgaitという,歩行認識のための一様サンプリングを用いた単一パスワンショットニューラルネットワーク探索を提案する。 実験では、SPOSGaitはCASIA-B、OU-MVLP、Gait3D、GREWのベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、既存のアプローチを大きなマージンで上回っている。 コードはhttps://github.com/xiandaguo/sposgaitでリリースされる。

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