論文の概要: Dynamic Prototype Mask for Occluded Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09046v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 03:31:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 13:49:35.080618
• Title: Dynamic Prototype Mask for Occluded Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 人物再同定のための動的プロトタイプマスク
• Authors: Lei Tan, Pingyang Dai, Rongrong Ji, Yongjian Wu
• Abstract要約: 既存の手法では、目に見える部分を識別するために、余分なネットワークによって提供される身体の手がかりを利用することで、この問題に対処している。 2つの自己明快な事前知識に基づく新しい動的プロトタイプマスク(DPM)を提案する。 この条件下では、隠蔽された表現は、選択された部分空間において自然にうまく整列することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.7782299372656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although person re-identification has achieved an impressive improvement in recent years, the common occlusion case caused by different obstacles is still an unsettled issue in real application scenarios. Existing methods mainly address this issue by employing body clues provided by an extra network to distinguish the visible part. Nevertheless, the inevitable domain gap between the assistant model and the ReID datasets has highly increased the difficulty to obtain an effective and efficient model. To escape from the extra pre-trained networks and achieve an automatic alignment in an end-to-end trainable network, we propose a novel Dynamic Prototype Mask (DPM) based on two self-evident prior knowledge. Specifically, we first devise a Hierarchical Mask Generator which utilizes the hierarchical semantic to select the visible pattern space between the high-quality holistic prototype and the feature representation of the occluded input image. Under this condition, the occluded representation could be well aligned in a selected subspace spontaneously. Then, to enrich the feature representation of the high-quality holistic prototype and provide a more complete feature space, we introduce a Head Enrich Module to encourage different heads to aggregate different patterns representation in the whole image. Extensive experimental evaluations conducted on occluded and holistic person re-identification benchmarks demonstrate the superior performance of the DPM over the state-of-the-art methods. The code is released at https://github.com/stone96123/DPM.
• Abstract（参考訳）: 近年、人物の再識別は目覚ましい改善を遂げているが、異なる障害によって引き起こされる共通の閉塞ケースは、実際のアプリケーションシナリオにおいてまだ未解決の問題である。 既存の手法では、目に見える部分を識別するために、余分なネットワークによって提供される身体の手がかりを用いてこの問題に対処している。 それにもかかわらず、アシスタントモデルとReIDデータセットの間の避けられない領域ギャップは、効果的で効率的なモデルを得るのが困難になっている。 予備学習ネットワークから脱出し、エンドツーエンドトレーニング可能なネットワークで自動アライメントを実現するために、2つの自明な事前知識に基づく新しい動的プロトタイプマスク(dpm)を提案する。 具体的には、階層型マスク生成器を考案し、階層型セマンティクスを用いて、高品質な総合プロトタイプと隠蔽された入力画像の特徴表現との間の可視パターン空間を選択する。 この条件下では、occluded表現は選択された部分空間内で自然に整列することができる。 次に,高品質な全体的プロトタイプの特徴表現を豊かにするとともに,より完全な機能空間を提供するため,画像全体に異なるパターン表現を集約するために,ヘッドエンリッチモジュールを導入する。 包括的および包括的人物再同定ベンチマークによる広範囲な実験的評価は、最先端の手法よりもDPMの優れた性能を示す。 コードはhttps://github.com/stone96123/dpmでリリースされる。

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