論文の概要: MSINet: Twins Contrastive Search of Multi-Scale Interaction for Object ReID

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07065v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 12:39:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 15:08:18.392734
• Title: MSINet: Twins Contrastive Search of Multi-Scale Interaction for Object ReID
• Title（参考訳）: MSINet:オブジェクトReIDのためのマルチスケールインタラクションの双対探索
• Authors: Jianyang Gu, Kai Wang, Hao Luo, Chen Chen, Wei Jiang, Yuqiang Fang, Shanghang Zhang, Yang You, Jian Zhao
• Abstract要約: 本稿では,ReIDアーキテクチャ探索のより適切な監視を行うために,新しいTwins Contrastive Mechanism (TCM)を提案する。 TCMは、トレーニングデータと検証データの重複を低減し、現実世界のReIDトレーニングスキームのシミュレーションにおいてNASを支援する。 次にマルチスケールインタラクション(MSI)検索空間を設計し、マルチスケール機能間の合理的なインタラクション操作を探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.13844433114534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Architecture Search (NAS) has been increasingly appealing to the society of object Re-Identification (ReID), for that task-specific architectures significantly improve the retrieval performance. Previous works explore new optimizing targets and search spaces for NAS ReID, yet they neglect the difference of training schemes between image classification and ReID. In this work, we propose a novel Twins Contrastive Mechanism (TCM) to provide more appropriate supervision for ReID architecture search. TCM reduces the category overlaps between the training and validation data, and assists NAS in simulating real-world ReID training schemes. We then design a Multi-Scale Interaction (MSI) search space to search for rational interaction operations between multi-scale features. In addition, we introduce a Spatial Alignment Module (SAM) to further enhance the attention consistency confronted with images from different sources. Under the proposed NAS scheme, a specific architecture is automatically searched, named as MSINet. Extensive experiments demonstrate that our method surpasses state-of-the-art ReID methods on both in-domain and cross-domain scenarios. Source code available in https://github.com/vimar-gu/MSINet.
• Abstract（参考訳）: ニューラルアーキテクチャ検索(nas)は、タスク固有のアーキテクチャが検索性能を大幅に改善するため、オブジェクト再識別社会(reid)にますますアピールされている。 従来の研究はNAS ReIDの新しい最適化ターゲットと探索空間を探索するが、画像分類とReIDのトレーニングスキームの違いは無視する。 本稿では,ReIDアーキテクチャ探索のより適切な監視を行うために,新しいTwins Contrastive Mechanism(TCM)を提案する。 TCMは、トレーニングデータと検証データの重複を低減し、現実世界のReIDトレーニングスキームのシミュレーションにおいてNASを支援する。 次にマルチスケールインタラクション(MSI)検索空間を設計し、マルチスケール機能間の合理的なインタラクション操作を探索する。 さらに、異なるソースの画像に直面する注意の一貫性を高めるために、SAM(Spatial Alignment Module)を導入する。 提案したNASスキームでは、特定のアーキテクチャが自動的に検索され、MSINetと呼ばれる。 大規模な実験により,本手法はドメイン内およびクロスドメインのシナリオにおいて,最先端のReID手法を超えることが示された。 ソースコードはhttps://github.com/vimar-gu/msinet。

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