論文の概要: Aerial-Ground Person Re-ID
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08597v3
- Date: Thu, 23 Mar 2023 00:36:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 17:03:32.516739
- Title: Aerial-Ground Person Re-ID
- Title(参考訳): Aerial-Ground Person Re-ID
- Authors: Huy Nguyen, Kien Nguyen, Sridha Sridharan, Clinton Fookes
- Abstract要約: 我々は,航空カメラと地上カメラをまたいで,人による再IDマッチングを行う新しいベンチマークデータセット AG-ReID を提案する。
データセットには、388のアイデンティティの21,983のイメージと、各IDに対する15のソフト属性が含まれている。
データは、高度15~45mのUAVと、大学のキャンパスで地上のCCTVカメラによって収集されました。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 36.656844651467246
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Person re-ID matches persons across multiple non-overlapping cameras. Despite
the increasing deployment of airborne platforms in surveillance, current
existing person re-ID benchmarks' focus is on ground-ground matching and very
limited efforts on aerial-aerial matching. We propose a new benchmark dataset -
AG-ReID, which performs person re-ID matching in a new setting: across aerial
and ground cameras. Our dataset contains 21,983 images of 388 identities and 15
soft attributes for each identity. The data was collected by a UAV flying at
altitudes between 15 to 45 meters and a ground-based CCTV camera on a
university campus. Our dataset presents a novel elevated-viewpoint challenge
for person re-ID due to the significant difference in person appearance across
these cameras. We propose an explainable algorithm to guide the person re-ID
model's training with soft attributes to address this challenge. Experiments
demonstrate the efficacy of our method on the aerial-ground person re-ID task.
The dataset will be published and the baseline codes will be open-sourced at
https://github.com/huynguyen792/AG-ReID to facilitate research in this area.
- Abstract(参考訳): 人は複数の重複しないカメラで人と再識別します。
飛行中のプラットフォームを監視に展開する一方で、既存の人物のre-IDベンチマークは地上でのマッチングと空中のマッチングに非常に限定的な取り組みに重点を置いている。
そこで我々は,航空カメラと地上カメラをまたいで,人物のリIDマッチングを行う新しいベンチマークデータセットAG-ReIDを提案する。
データセットには、388のアイデンティティの21,983のイメージと、各IDに対する15のソフト属性が含まれている。
データは、高度15~45mのUAVと、大学のキャンパスで地上のCCTVカメラによって収集されました。
我々のデータセットは、カメラ間で人物の外観が著しく異なるため、人物のリIDに対する新たな視点課題を提示している。
本稿では,この課題に対処するために,ソフト属性を用いたリIDモデルのトレーニングを指導するための説明可能なアルゴリズムを提案する。
地上人物再ID課題に対する提案手法の有効性を示す実験を行った。
データセットは公開され、ベースラインコードはhttps://github.com/huynguyen792/AG-ReIDでオープンソース化される。
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