論文の概要: Scalable Vehicle Re-Identification via Self-Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07613v1
• Date: Mon, 16 May 2022 12:14:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-17 19:48:50.337600
• Title: Scalable Vehicle Re-Identification via Self-Supervision
• Title（参考訳）: 自己スーパービジョンによるスケーラブル車両再識別
• Authors: Pirazh Khorramshahi, Vineet Shenoy, Rama Chellappa
• Abstract要約: 自動車再同定は、都市規模の車両分析システムにおいて重要な要素の1つである。 車両再設計のための最先端のソリューションの多くは、既存のre-idベンチマークの精度向上に重点を置いており、計算の複雑さを無視することが多い。 推論時間に1つのネットワークのみを使用する自己教師型学習によって、シンプルで効果的なハイブリッドソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.2562538902156
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As Computer Vision technologies become more mature for intelligent transportation applications, it is time to ask how efficient and scalable they are for large-scale and real-time deployment. Among these technologies is Vehicle Re-Identification which is one of the key elements in city-scale vehicle analytics systems. Many state-of-the-art solutions for vehicle re-id mostly focus on improving the accuracy on existing re-id benchmarks and often ignore computational complexity. To balance the demands of accuracy and computational efficiency, in this work we propose a simple yet effective hybrid solution empowered by self-supervised training which only uses a single network during inference time and is free of intricate and computation-demanding add-on modules often seen in state-of-the-art approaches. Through extensive experiments, we show our approach, termed Self-Supervised and Boosted VEhicle Re-Identification (SSBVER), is on par with state-of-the-art alternatives in terms of accuracy without introducing any additional overhead during deployment. Additionally we show that our approach, generalizes to different backbone architectures which facilitates various resource constraints and consistently results in a significant accuracy boost.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントトランスポートアプリケーションでは,コンピュータビジョン技術が成熟するにつれて,大規模かつリアルタイムなデプロイメントにおいて,その効率性とスケーラビリティを問うべき時が来た。 これらの技術の中には、都市規模の車両分析システムにおける重要な要素の1つである車両再識別がある。 多くの車両用re-idの最先端ソリューションは、既存のre-idベンチマークの精度向上と計算複雑性の無視に重点を置いている。 精度と計算効率の要求のバランスをとるために,本研究では,推論時間に単一ネットワークしか使用せず,最先端の手法でよく見られる複雑な計算要求のアドオンモジュールが不要な,自己教師付きトレーニングによって強化された,シンプルで効果的なハイブリッドソリューションを提案する。 広範な実験を通じて,本手法は,自己監督および強化車両再識別 (ssbver) と呼ばれ,開発時に追加のオーバヘッドを導入することなく,精度の面では最先端の代替手段と同等であることを示した。 さらに,我々のアプローチは,様々なリソース制約を緩和し,一貫して精度を向上する,異なるバックボーンアーキテクチャに一般化されていることを示す。

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