論文の概要: Pseudo Labels Refinement with Intra-camera Similarity for Unsupervised Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12634v1
• Date: Tue, 25 Apr 2023 08:04:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 21:32:18.628041
• Title: Pseudo Labels Refinement with Intra-camera Similarity for Unsupervised Person Re-identification
• Title（参考訳）: 教師なし人物再識別のためのカメラ内類似性を用いた擬似ラベル再構成
• Authors: Pengna Li, Kangyi Wu, Sanping Zhou.Qianxin Huang, Jinjun Wang
• Abstract要約: 監視されていない人物の再識別(Re-ID)は、識別ラベルなしでカメラを介して人物画像を取得することを目的としている。 クラスタリングに基づくほとんどの手法は、画像の特徴を大まかにクラスタに分割し、異なるカメラ間のドメインシフトに起因する特徴分布ノイズを無視する。 本稿では,カメラ内類似点をクラスタリングする新しいラベルリファインメントフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.779246907359706
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Unsupervised person re-identification (Re-ID) aims to retrieve person images across cameras without any identity labels. Most clustering-based methods roughly divide image features into clusters and neglect the feature distribution noise caused by domain shifts among different cameras, leading to inevitable performance degradation. To address this challenge, we propose a novel label refinement framework with clustering intra-camera similarity. Intra-camera feature distribution pays more attention to the appearance of pedestrians and labels are more reliable. We conduct intra-camera training to get local clusters in each camera, respectively, and refine inter-camera clusters with local results. We hence train the Re-ID model with refined reliable pseudo labels in a self-paced way. Extensive experiments demonstrate that the proposed method surpasses state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: unsupervised person re-id(re-id)は、個人識別ラベルなしで、カメラ間で人物画像を取得することを目的としている。 ほとんどのクラスタリングベースの方法は、画像の特徴をクラスタに大まかに分割し、異なるカメラ間のドメインシフトによる特徴分布ノイズを無視する。 この課題に対処するために,カメラ内類似性をクラスタリングした新しいラベルリファインメントフレームワークを提案する。 カメラ内特徴分布は、歩行者やラベルの出現により多くの注意を払っている。 我々は各カメラにそれぞれローカルクラスタを取得するためのカメラ内トレーニングを行い、各カメラ間クラスタを局所的な結果で洗練する。 したがって、信頼性の高い擬似ラベルを自己ペーストした方法でRe-IDモデルをトレーニングする。 実験により,提案手法が最先端性能を上回ることを示した。

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