論文の概要: Unsupervised Visible-Infrared Person ReID by Collaborative Learning with
Neighbor-Guided Label Refinement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12711v1
- Date: Mon, 22 May 2023 04:40:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-23 18:28:39.699408
- Title: Unsupervised Visible-Infrared Person ReID by Collaborative Learning with
Neighbor-Guided Label Refinement
- Title（参考訳）: 隣接誘導ラベルリファインメントを用いた協調学習による教師なし可視赤外人物識別
- Authors: De Cheng, Xiaojian Huang, Nannan Wang, Lingfeng He, Zhihui Li and
Xinbo Gao
- Abstract要約: 教師なし学習 可視赤外人物再識別 (USL-VI-ReID) は、ラベルなしのクロスモダリティデータセットからモダリティ不変の特徴を学習することを目的としている。
本稿では,生成したラベルを1つのモダリティからそれに対応するモダリティに同時に割り当てる,Dual Optimal Transport Label Assignment (DOTLA) フレームワークを提案する。
提案したDOTLA機構は、相互強化と相互モダリティデータアソシエーションの効率的な解を定式化することにより、不十分でノイズの多いラベルアソシエーションの副作用を効果的に低減することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.86199652778836
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unsupervised learning visible-infrared person re-identification (USL-VI-ReID)
aims at learning modality-invariant features from unlabeled cross-modality
dataset, which is crucial for practical applications in video surveillance
systems. The key to essentially address the USL-VI-ReID task is to solve the
cross-modality data association problem for further heterogeneous joint
learning. To address this issue, we propose a Dual Optimal Transport Label
Assignment (DOTLA) framework to simultaneously assign the generated labels from
one modality to its counterpart modality. The proposed DOTLA mechanism
formulates a mutual reinforcement and efficient solution to cross-modality data
association, which could effectively reduce the side-effects of some
insufficient and noisy label associations. Besides, we further propose a
cross-modality neighbor consistency guided label refinement and regularization
module, to eliminate the negative effects brought by the inaccurate supervised
signals, under the assumption that the prediction or label distribution of each
example should be similar to its nearest neighbors. Extensive experimental
results on the public SYSU-MM01 and RegDB datasets demonstrate the
effectiveness of the proposed method, surpassing existing state-of-the-art
approach by a large margin of 7.76% mAP on average, which even surpasses some
supervised VI-ReID methods.
- Abstract（参考訳）: unsupervised learning visible-infrared person re-id(usl-vi-reid)は、非ラベルのクロスモダリティデータセットからモダリティ不変機能を学習することを目的としている。
usl-vi-reidタスクを本質的に解決するための鍵は、さらなる異種共同学習のためのクロスモダリティデータアソシエーション問題を解決することである。
この問題に対処するために、生成したラベルを1つのモダリティから他方のモダリティに同時に割り当てるDual Optimal Transport Label Assignment (DOTLA) フレームワークを提案する。
提案するdotla機構は相互強化と効率のよいクロスモダリティデータアソシエーションを定式化し,不充分でノイズの多いラベルアソシエーションの副作用を効果的に低減する。
さらに,不正確な教師付き信号が与える悪影響を解消するために,各サンプルの予測やラベル分布が近辺のものと類似すべきという仮定のもとに,相互モダリティ近傍の一貫性を満たしたラベル改良と正規化モジュールを提案する。
公開SYSU-MM01とRegDBデータセットの大規模な実験結果から提案手法の有効性が示され、既存の最先端手法を平均7.76%のマージンで上回り、教師付きVI-ReID法を上回ります。
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