論文の概要: Lifelong Person Re-Identification via Knowledge Refreshing and Consolidation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16201v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 13:39:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 16:40:41.824341
• Title: Lifelong Person Re-Identification via Knowledge Refreshing and Consolidation
• Title（参考訳）: 知識リフレッシュと統合による生涯人物再同定
• Authors: Chunlin Yu, Ye Shi, Zimo Liu, Shenghua Gao, Jingya Wang
• Abstract要約: Lifelong person re-identification (LReID)の鍵となる課題は、古い知識を段階的に保存し、徐々に新しい能力をシステムに追加する方法である。 体性感覚性新皮質と海馬が協調して記憶統合を行う人間の認知の生物学的過程に着想を得て,我々は知識リフレッシュ・アンド・コンソリデーション(KRC)と呼ばれるモデルを構築した。 より具体的には、双方向の知識伝達を可能にするための知識リフレッシュ方式に知識リハーサル機構が組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.43406281230279
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lifelong person re-identification (LReID) is in significant demand for real-world development as a large amount of ReID data is captured from diverse locations over time and cannot be accessed at once inherently. However, a key challenge for LReID is how to incrementally preserve old knowledge and gradually add new capabilities to the system. Unlike most existing LReID methods, which mainly focus on dealing with catastrophic forgetting, our focus is on a more challenging problem, which is, not only trying to reduce the forgetting on old tasks but also aiming to improve the model performance on both new and old tasks during the lifelong learning process. Inspired by the biological process of human cognition where the somatosensory neocortex and the hippocampus work together in memory consolidation, we formulated a model called Knowledge Refreshing and Consolidation (KRC) that achieves both positive forward and backward transfer. More specifically, a knowledge refreshing scheme is incorporated with the knowledge rehearsal mechanism to enable bi-directional knowledge transfer by introducing a dynamic memory model and an adaptive working model. Moreover, a knowledge consolidation scheme operating on the dual space further improves model stability over the long term. Extensive evaluations show KRC's superiority over the state-of-the-art LReID methods on challenging pedestrian benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 生涯人物再識別(LReID)は、時間とともに様々な場所から大量のReIDデータが取得され、一度にアクセスできないため、現実世界の開発において大きな需要がある。 しかし、LReIDの重要な課題は、古い知識を段階的に保存し、システムに徐々に新しい機能を追加する方法である。 これまでのlreid法とは異なり、従来のlreid法では、過去のタスクの忘れ方を減らすだけでなく、生涯の学習プロセスにおいて、新しいタスクと古いタスクの両方でモデルのパフォーマンスを向上させることを目指すという、より困難な問題に焦点をあてている。 体性感覚性新皮質と海馬が記憶統合において協調して働く認知の生物学的過程に着想を得て,我々は,前向きと後向きの両方の伝達を実現する知識回復・統合(KRC)モデルを構築した。 具体的には、動的メモリモデルと適応作業モデルを導入することにより、双方向の知識伝達を可能にする知識リフレッシュ方式を知識リハーサル機構に組み込む。 さらに、双対空間で動作する知識統合スキームにより、長期にわたってモデルの安定性が向上する。 大規模な評価は、KRCが歩行者ベンチマークにおける最先端のLReID法よりも優れていることを示している。

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