論文の概要: Towards Generalizable Person Re-identification with a Bi-stream Generative Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09362v1
• Date: Sun, 19 Jun 2022 09:18:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 17:04:03.980119
• Title: Towards Generalizable Person Re-identification with a Bi-stream Generative Model
• Title（参考訳）: バイストリーム生成モデルによる人物再同定の一般化に向けて
• Authors: Xin Xu, Wei Liu, Zheng Wang, Ruiming Hu, Qi Tian
• Abstract要約: そこで我々は,BGM (Bi-stream Generative Model) を提案する。 提案手法は,大規模な一般化可能なre-IDベンチマークにおいて,最先端の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.0989316825134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generalizable person re-identification (re-ID) has attracted growing attention due to its powerful adaptation capability in the unseen data domain. However, existing solutions often neglect either crossing cameras (e.g., illumination and resolution differences) or pedestrian misalignments (e.g., viewpoint and pose discrepancies), which easily leads to poor generalization capability when adapted to the new domain. In this paper, we formulate these difficulties as: 1) Camera-Camera (CC) problem, which denotes the various human appearance changes caused by different cameras; 2) Camera-Person (CP) problem, which indicates the pedestrian misalignments caused by the same identity person under different camera viewpoints or changing pose. To solve the above issues, we propose a Bi-stream Generative Model (BGM) to learn the fine-grained representations fused with camera-invariant global feature and pedestrian-aligned local feature, which contains an encoding network and two stream decoding sub-networks. Guided by original pedestrian images, one stream is employed to learn a camera-invariant global feature for the CC problem via filtering cross-camera interference factors. For the CP problem, another stream learns a pedestrian-aligned local feature for pedestrian alignment using information-complete densely semantically aligned part maps. Moreover, a part-weighted loss function is presented to reduce the influence of missing parts on pedestrian alignment. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms the state-of-the-art methods on the large-scale generalizable re-ID benchmarks, involving domain generalization setting and cross-domain setting.
• Abstract（参考訳）: 一般化可能な人物識別(re-ID)は、目に見えないデータ領域における強力な適応能力によって注目を集めている。 しかし、既存の解決策は、横断カメラ(例えば、照明と解像度の違い)や歩行者のミスアライメント(例えば、視点とポーズの相違)を無視することが多く、新しい領域に適応する際の一般化能力の低下につながる。 本稿では,これらの困難を次のように定式化する。 1)カメラカメラ(CC)問題は、異なるカメラによって引き起こされる様々な人間の外見の変化を示す。 2)カメラ・パーソン(CP)問題とは,カメラの視点やポーズの変化によって同一人物が引き起こした歩行者の不一致を指す。 上記の課題を解決するため,BGM (Bi-stream Generative Model) を提案し,符号化ネットワークと2つのストリーム復号サブネットワークを含む,カメラ不変のグローバル機能と歩行者対応のローカル機能とを融合した微細な表現を学習する。 オリジナルの歩行者画像に導かれ、カメラ間干渉因子をフィルタリングすることでcc問題に対するカメラ不変なグローバル特徴を学ぶために1つのストリームが使用される。 CP問題に対して、別のストリームは、情報完全で意味的に整合した部分マップを用いて、歩行者が整列する局所的な特徴を学習する。 さらに、歩行者アライメントに対する欠落部分の影響を低減するために、部分重み付き損失関数を示す。 大規模な一般化可能なre-IDベンチマークでは,ドメインの一般化設定やクロスドメイン設定を含む,最先端の手法よりも優れた結果が得られた。

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