論文の概要: RVSL: Robust Vehicle Similarity Learning in Real Hazy Scenes Based on
Semi-supervised Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08630v1
- Date: Sun, 18 Sep 2022 18:45:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-20 17:27:31.839391
- Title: RVSL: Robust Vehicle Similarity Learning in Real Hazy Scenes Based on
Semi-supervised Learning
- Title（参考訳）: RVSL:半教師あり学習に基づく実環境におけるロバスト車両類似学習
- Authors: Wei-Ting Chen, I-Hsiang Chen, Chih-Yuan Yeh, Hao-Hsiang Yang, Hua-En
Chang, Jian-Jiun Ding, Sy-Yen Kuo
- Abstract要約: 車両類似性学習(re-identification、ReID)はコンピュータビジョンにおいて大きな注目を集めている。
我々は、ReIDとドメイン変換技術を統合した textbfRVSL と呼ばれるトレーニングパラダイムを構築した。
提案手法は, ヘイジーカーのReID問題に対して, 最先端の性能を実現することができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.13217601503959
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, vehicle similarity learning, also called re-identification (ReID),
has attracted significant attention in computer vision. Several algorithms have
been developed and obtained considerable success. However, most existing
methods have unpleasant performance in the hazy scenario due to poor
visibility. Though some strategies are possible to resolve this problem, they
still have room to be improved due to the limited performance in real-world
scenarios and the lack of real-world clear ground truth. Thus, to resolve this
problem, inspired by CycleGAN, we construct a training paradigm called
\textbf{RVSL} which integrates ReID and domain transformation techniques. The
network is trained on semi-supervised fashion and does not require to employ
the ID labels and the corresponding clear ground truths to learn hazy vehicle
ReID mission in the real-world haze scenes. To further constrain the
unsupervised learning process effectively, several losses are developed.
Experimental results on synthetic and real-world datasets indicate that the
proposed method can achieve state-of-the-art performance on hazy vehicle ReID
problems. It is worth mentioning that although the proposed method is trained
without real-world label information, it can achieve competitive performance
compared to existing supervised methods trained on complete label information.
- Abstract（参考訳）: 近年,車両類似性学習(re-identification, ReID)がコンピュータビジョンにおいて注目されている。
いくつかのアルゴリズムが開発され、かなりの成功を収めた。
しかし、既存のほとんどのメソッドは可視性が悪いため、あいまいなシナリオでは不愉快なパフォーマンスを持っている。
この問題を解決するための戦略はいくつかあるが、現実のシナリオでの限られたパフォーマンスと現実の明確な真実の欠如のために改善の余地がある。
そこで、cycleganに触発されたこの問題を解決するために、reidとドメイン変換技術を統合する \textbf{rvsl} と呼ばれるトレーニングパラダイムを構築した。
ネットワークは、半教師付き方式で訓練されており、現実世界のヘイズシーンでハイジーな車両ReIDミッションを学ぶために、IDラベルとそれに対応する明確な真実を使用する必要はない。
教師なし学習プロセスを効果的に抑制するため、いくつかの損失が生じる。
合成および実世界のデータセットにおける実験結果から,提案手法が車載用reid問題に対して最先端の性能を達成可能であることが示された。
提案手法は実世界のラベル情報を使わずに訓練されているが,完全ラベル情報に基づいて訓練された既存の教師付き手法と比較して,競争力を発揮する。
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