論文の概要: GEFF: Improving Any Clothes-Changing Person ReID Model using Gallery Enrichment with Face Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13807v2
• Date: Tue, 21 Nov 2023 18:47:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 05:54:34.065300
• Title: GEFF: Improving Any Clothes-Changing Person ReID Model using Gallery Enrichment with Face Features
• Title（参考訳）: GEFF:顔機能付きギャラリーエンリッチメントによる衣服交換者ReIDモデルの改善
• Authors: Daniel Arkushin, Bar Cohen, Shmuel Peleg, Ohad Fried
• Abstract要約: CC-ReID(Closes-Changing Re-Identification)問題では、人のクエリサンプルが与えられた場合、その人が異なる服装で現れるラベル付きギャラリーに基づいて正しいアイデンティティを決定することが目的である。 いくつかのモデルは、衣服に依存しない特徴を抽出することで、この問題に対処している。 衣料品関連の機能がデータの主要な機能であることが多いので、我々はギャラリー・エンリッチメントと呼ばれる新しいプロセスを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.189236254478057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In the Clothes-Changing Re-Identification (CC-ReID) problem, given a query sample of a person, the goal is to determine the correct identity based on a labeled gallery in which the person appears in different clothes. Several models tackle this challenge by extracting clothes-independent features. However, the performance of these models is still lower for the clothes-changing setting compared to the same-clothes setting in which the person appears with the same clothes in the labeled gallery. As clothing-related features are often dominant features in the data, we propose a new process we call Gallery Enrichment, to utilize these features. In this process, we enrich the original gallery by adding to it query samples based on their face features, using an unsupervised algorithm. Additionally, we show that combining ReID and face feature extraction modules alongside an enriched gallery results in a more accurate ReID model, even for query samples with new outfits that do not include faces. Moreover, we claim that existing CC-ReID benchmarks do not fully represent real-world scenarios, and propose a new video CC-ReID dataset called 42Street, based on a theater play that includes crowded scenes and numerous clothes changes. When applied to multiple ReID models, our method (GEFF) achieves an average improvement of 33.5% and 6.7% in the Top-1 clothes-changing metric on the PRCC and LTCC benchmarks. Combined with the latest ReID models, our method achieves new SOTA results on the PRCC, LTCC, CCVID, LaST and VC-Clothes benchmarks and the proposed 42Street dataset.
• Abstract（参考訳）: 着替え再識別(cc-reid)問題において、ある人の問合せサンプルが与えられた場合、その人物が異なる服装で現れるラベル付きギャラリーに基づいて正しい同一性を決定することが目的である。 いくつかのモデルは、衣服に依存しない特徴を抽出することでこの課題に取り組む。 しかし、これらのモデルの性能は、ラベル付きギャラリーで同じ服装で現れる同じ衣料品設定に比べて、着替え設定では依然として低い。 衣料関連機能はしばしばデータに支配的な機能であるため、これらの機能を利用するためにギャラリーエンリッチメントと呼ばれる新しいプロセスを提案する。 このプロセスでは、教師なしアルゴリズムを用いて、顔の特徴に基づいてクエリーサンプルを追加することで、オリジナルのギャラリーを強化します。 さらに,ReIDと顔特徴抽出モジュールを複合ギャラリーと組み合わせることで,より正確なReIDモデルが得られることを示す。 さらに,既存のCC-ReIDベンチマークは実世界のシナリオを完全に表現していないと主張し,混み合ったシーンと多数の衣服の変化を含む劇場劇に基づく,42Streetと呼ばれる新しいCC-ReIDデータセットを提案する。 複数のReIDモデルに適用すると、PRCCおよびLTCCベンチマークのTop-1服飾変化指標において平均33.5%と6.7%の改善が達成される。 提案手法は,最新のReIDモデルと組み合わせて,PRCC,LTCC,CCVID,LaST,VC-Clothesベンチマーク,42Streetデータセットの新たなSOTA結果を得る。

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