論文の概要: Parallel Augmentation and Dual Enhancement for Occluded Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05438v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 13:29:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 16:20:27.851950
• Title: Parallel Augmentation and Dual Enhancement for Occluded Person Re-identification
• Title（参考訳）: 咬合者再識別のための並列増強と二重増強
• Authors: Zi wang, Huaibo Huang, Aihua Zheng, Chenglong Li, Ran He
• Abstract要約: 被占領者の再識別(Re-ID)はここ数十年で多くの注目を集めている。 近年のアプローチは、データ/機能拡張や余分なモデルの使用による排他的データの性能向上に重点を置いている。 本稿では, 包含データと非包含データの両方にロバストな並列拡張とデュアルエンハンスメント(PADE)を併用した, 単純かつ効果的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.25506254717311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Occluded person re-identification (Re-ID), the task of searching for the same person's images in occluded environments, has attracted lots of attention in the past decades. Recent approaches concentrate on improving performance on occluded data by data/feature augmentation or using extra models to predict occlusions. However, they ignore the imbalance problem in the test set and not fully utilize the information from the training data. To alleviate the above problems, we propose a simple but effective method with Parallel Augmentation and Dual Enhancement (PADE) that is robust on both occluded and non-occluded data, and does not require any auxiliary clues. First, we design a parallel augmentation mechanism (PAM) for occluded Re-ID to generate more suitable occluded data to mitigate the negative effects of unbalanced data. Second, we propose the dual enhancement strategy (DES)for global and local features to promote the context information and details. Experimental results on widely used occluded datasets (OccludedDuke, Partial-REID, and Occluded-ReID) and non-occluded datasets (Market-1501 and DukeMTMC-reID) validate the effectiveness of our method. The code will be available soon.
• Abstract（参考訳）: 被写体再同定(re-id:occluded person re-id)は、被写体環境における同一人物の画像を検索する作業であり、過去数十年間で多くの注目を集めている。 近年のアプローチでは、データ/機能拡張による閉塞データの性能向上や、隠蔽予測に余分なモデルの利用に重点を置いている。 しかし、彼らはテストセットの不均衡問題を無視し、トレーニングデータからの情報を完全に活用しない。 上記の問題を緩和するために,並列拡張と2重拡張(pade)を併用した簡易かつ効果的な手法を提案し,この手法はオクルードデータと非オクルードデータの両方において頑健であり,補助的な手掛かりは不要である。 まず,非平衡データによる負の効果を軽減するために,より適切な隠蔽データを生成するための並列拡張機構(PAM)を設計する。 第2に,コンテキスト情報と詳細情報を促進するために,グローバル機能とローカル機能の2重強化戦略(des)を提案する。 OccludedDuke,Partial-REID,Occluded-ReID)および非Occludedデータセット(Market-1501, DukeMTMC-reID)を用いて,本手法の有効性を検証した。 コードはもうすぐ入手できる。

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