論文の概要: Attention Disturbance and Dual-Path Constraint Network for Occluded Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10976v2
• Date: Thu, 22 Feb 2024 08:24:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 19:08:59.411196
• Title: Attention Disturbance and Dual-Path Constraint Network for Occluded Person Re-identification
• Title（参考訳）: 咬合者再識別のための注意障害とデュアルパス制約ネットワーク
• Authors: Jiaer Xia, Lei Tan, Pingyang Dai, Mingbo Zhao, Yongjian Wu, Liujuan Cao
• Abstract要約: 本稿では,アテンションネットワークの一般化を促進するために,トランスフォーマーに基づくアテンション障害とデュアルパス制約ネットワーク(ADP)を提案する。 実世界の障害物を模倣するため,攻撃音を発生させるアテンション外乱マスク(ADM)モジュールを導入する。 我々はまた、全体像から望ましい監視情報を得ることができるデュアルパス制約モジュール(DPC)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.86516784815214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Occluded person re-identification (Re-ID) aims to address the potential occlusion problem when matching occluded or holistic pedestrians from different camera views. Many methods use the background as artificial occlusion and rely on attention networks to exclude noisy interference. However, the significant discrepancy between simple background occlusion and realistic occlusion can negatively impact the generalization of the network. To address this issue, we propose a novel transformer-based Attention Disturbance and Dual-Path Constraint Network (ADP) to enhance the generalization of attention networks. Firstly, to imitate real-world obstacles, we introduce an Attention Disturbance Mask (ADM) module that generates an offensive noise, which can distract attention like a realistic occluder, as a more complex form of occlusion. Secondly, to fully exploit these complex occluded images, we develop a Dual-Path Constraint Module (DPC) that can obtain preferable supervision information from holistic images through dual-path interaction. With our proposed method, the network can effectively circumvent a wide variety of occlusions using the basic ViT baseline. Comprehensive experimental evaluations conducted on person re-ID benchmarks demonstrate the superiority of ADP over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 被占領者の再識別(Re-ID)は、異なるカメラビューからの隠蔽歩行者と全体的歩行者のマッチングにおいて、潜在的な閉塞問題に対処することを目的としている。 多くの手法では、背景を人工閉塞として使用し、ノイズ干渉を排除するために注意ネットワークに依存している。 しかし、単純な背景閉塞と現実的閉塞との重大な相違は、ネットワークの一般化に悪影響を及ぼす可能性がある。 そこで,本稿では,注意ネットワークの一般化を促進するために,トランスベース注意障害とデュアルパス制約ネットワーク(adp)を提案する。 まず,実世界の障害物を模倣するために,より複雑な咬合形態として,アテンション・オブザーバメント・マスク(adm)モジュールを導入し,アグレッシブノイズを発生させ,リアルなオクルーダーのように注意をそらすことができる。 次に,これらの複雑なオクルード画像を完全に活用するために,双対経路間インタラクションを通じて全体像から望ましい監督情報を得ることができる双対経路制約モジュール(dpc)を開発した。 提案手法により,ネットワークは基本VTベースラインを用いて,多様なオクルージョンを効果的に回避することができる。 個人によるre-IDベンチマークによる総合的な実験的評価は、最先端手法よりもADPの方が優れていることを示す。

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