論文の概要: A Competitive Method for Dog Nose-print Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15934v2
• Date: Wed, 1 Jun 2022 07:57:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-02 11:59:09.752040
• Title: A Competitive Method for Dog Nose-print Re-identification
• Title（参考訳）: 犬のNose-print再識別のための競合的手法
• Authors: Fei Shen, Zhe Wang, Zijun Wang, Xiaode Fu, Jiayi Chen, Xiaoyu Du and Jinhui Tang
• Abstract要約: 本稿では,CVPR 2022ペット生体認証における犬の鼻指紋認証(Re-ID)課題について提案する。 複数のモデルが組み合わされ、テストセット上で86.67%のAUCが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.94755073943372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-based pattern identification (such as face, fingerprint, iris etc.) has been successfully applied in human biometrics for a long history. However, dog nose-print authentication is a challenging problem since the lack of a large amount of labeled data. For that, this paper presents our proposed methods for dog nose-print authentication (Re-ID) task in CVPR 2022 pet biometric challenge. First, considering the problem that each class only with few samples in the training set, we propose an automatic offline data augmentation strategy. Then, for the difference in sample styles between the training and test datasets, we employ joint cross-entropy, triplet and pair-wise circle losses function for network optimization. Finally, with multiple models ensembled adopted, our methods achieve 86.67\% AUC on the test set. Codes are available at https://github.com/muzishen/Pet-ReID-IMAG.
• Abstract（参考訳）: 視覚に基づくパターン識別(顔、指紋、虹彩など)は、長年にわたって人間の生体認証にうまく適用されてきた。 しかし、大量のラベル付きデータがないため、犬の鼻指紋認証は難しい問題である。 そこで本稿では, cvpr 2022 pet biometric challengeにおいて, 犬鼻認証 (re-id) タスクを提案する。 まず、各クラスがトレーニングセットにサンプルをほとんど持たないという問題を考慮し、自動オフラインデータ拡張戦略を提案する。 そして、トレーニングとテストデータセットのサンプルスタイルの違いに対して、ネットワーク最適化のために、クロスエントロピー、トリプレット、ペアワイド円損失関数を併用する。 最後に,複数のモデルをアンサンブルすることで,テストセット上で86.67\%のAUCを実現する。 コードはhttps://github.com/muzishen/Pet-ReID-IMAGで公開されている。

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