論文の概要: Adversarial Pairwise Reverse Attention for Camera Performance Imbalance
in Person Re-identification: New Dataset and Metrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01204v1
- Date: Mon, 4 Jul 2022 05:16:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-06 03:37:31.714960
- Title: Adversarial Pairwise Reverse Attention for Camera Performance Imbalance
in Person Re-identification: New Dataset and Metrics
- Title（参考訳）: 人物の再識別におけるカメラ性能の不均衡に対する対角的逆注意:新しいデータセットとメトリクス
- Authors: Eugene P.W. Ang, Shan Lin, Rahul Ahuja, Nemath Ahmed, Alex C. Kot
- Abstract要約: 個人再識別(Person ReID)モデルの既存の評価指標はシステム全体のパフォーマンスに重点を置いている。
本研究では,カメラ性能の不均衡という長年無視されてきたReID問題を提起し,38台のカメラから現実のプライバシを意識したデータセットを収集する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.2592127797308
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing evaluation metrics for Person Re-Identification (Person ReID) models
focus on system-wide performance. However, our studies reveal weaknesses due to
the uneven data distributions among cameras and different camera properties
that expose the ReID system to exploitation. In this work, we raise the
long-ignored ReID problem of camera performance imbalance and collect a
real-world privacy-aware dataset from 38 cameras to assist the study of the
imbalance issue. We propose new metrics to quantify camera performance
imbalance and further propose the Adversarial Pairwise Reverse Attention (APRA)
Module to guide the model learning the camera invariant feature with a novel
pairwise attention inversion mechanism.
- Abstract（参考訳）: 個人再識別(Person ReID)モデルの既存の評価指標はシステム全体のパフォーマンスに重点を置いている。
しかし,本研究では,カメラ間の不均一なデータ分布と,reidシステムを悪用する異なるカメラ特性による弱点を明らかにした。
本研究では,カメラ性能の不均衡に関する長年無視されてきたreid問題を提起し,38台のカメラから実世界のプライバシー対応データセットを収集し,不均衡問題の研究を支援する。
本稿では,カメラ性能の不均衡を定量化するための新しい指標を提案し,さらに,カメラ不変性を学ぶモデルに新たな対向的注意インバージョン機構を付与するAdversarial Pairwise Reverse Attention (APRA)モジュールを提案する。
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