論文の概要: Identity-Guided Collaborative Learning for Cloth-Changing Person Reidentification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04400v2
• Date: Fri, 17 Nov 2023 08:49:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 20:02:27.809042
• Title: Identity-Guided Collaborative Learning for Cloth-Changing Person Reidentification
• Title（参考訳）: 衣服交換者再識別のためのアイデンティティガイド型協調学習
• Authors: Zan Gao, Shenxun Wei, Weili Guan, Lei Zhu, Meng Wang, Shenyong Chen
• Abstract要約: 着替え型ReIDのための新しいID誘導協調学習手法(IGCL)を提案する。 まず,衣服情報による干渉を合理的に低減するために,新しい衣服注意ストリームを設計する。 次に,人間のセマンティック・アテンションとボディー・ジグソー・ストリームを提案し,人間のセマンティック・情報を強調し,同じアイデンティティの異なるポーズをシミュレートする。 第3に、歩行者のアイデンティティ強化ストリームがさらに提案され、アイデンティティの重要性を高め、より好ましいアイデンティティロバストな特徴を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.200286257496714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cloth-changing person reidentification (ReID) is a newly emerging research topic that is aimed at addressing the issues of large feature variations due to cloth-changing and pedestrian view/pose changes. Although significant progress has been achieved by introducing extra information (e.g., human contour sketching information, human body keypoints, and 3D human information), cloth-changing person ReID is still challenging due to impressionable pedestrian representations. Moreover, human semantic information and pedestrian identity information are not fully explored. To solve these issues, we propose a novel identity-guided collaborative learning scheme (IGCL) for cloth-changing person ReID, where the human semantic is fully utilized and the identity is unchangeable to guide collaborative learning. First, we design a novel clothing attention degradation stream to reasonably reduce the interference caused by clothing information where clothing attention and mid-level collaborative learning are employed. Second, we propose a human semantic attention and body jigsaw stream to highlight the human semantic information and simulate different poses of the same identity. In this way, the extraction features not only focus on human semantic information that is unrelated to the background but also are suitable for pedestrian pose variations. Moreover, a pedestrian identity enhancement stream is further proposed to enhance the identity importance and extract more favorable identity robust features. Most importantly, all these streams are jointly explored in an end-to-end unified framework, and the identity is utilized to guide the optimization. Extensive experiments on five public clothing person ReID datasets demonstrate that the proposed IGCL significantly outperforms SOTA methods and that the extracted feature is more robust, discriminative, and clothing-irrelevant.
• Abstract（参考訳）: 衣服交換者再識別(ReID)は,布地や歩行者の視界・場所の変化による大きな特徴変化の問題に対処することを目的とした,新たな研究課題である。 余分な情報(例えば、人間の輪郭スケッチ情報、人体キーポイント、および3D人体情報)を導入することで大きな進歩を遂げてきたが、印象的な歩行者表現のため、着替え人ReIDは依然として困難である。 また、人間の意味情報や歩行者の身元情報も十分に検討されていない。 これらの課題を解決するために,人間のセマンティクスを十分に活用し,そのアイデンティティを変更不能にし,協調学習をガイドする,新しいID誘導型協調学習手法(IGCL)を提案する。 まず,衣服の注意と中級協調学習を取り入れた衣服情報による干渉を合理的に低減するために,新しい衣服注意劣化ストリームを設計する。 第2に,人間の意味情報を強調し,同一人物の異なるポーズをシミュレートするヒューマンセマンティクス・アテンションとボディ・ジグソート・ストリームを提案する。 このようにして、抽出機能は、背景と無関係な人間の意味情報だけでなく、歩行者のポーズのバリエーションにも適している。 さらに、歩行者のアイデンティティ強化ストリームを提案し、アイデンティティの重要性を高め、より好ましいアイデンティティロバストな特徴を抽出する。 最も重要なことは、これらのストリームはすべてエンドツーエンドの統一フレームワークで共同で探索され、そのIDを使用して最適化を導くことである。 5人の一般衣料者のReIDデータセットに対する大規模な実験により、提案したIGCLはSOTA法を著しく上回り、抽出された特徴はより堅牢で、差別的で、衣服に無関係であることが示された。

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