論文の概要: MaskCL: Semantic Mask-Driven Contrastive Learning for Unsupervised Person Re-Identification with Clothes Change

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13600v1
• Date: Tue, 23 May 2023 02:02:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 19:40:35.686742
• Title: MaskCL: Semantic Mask-Driven Contrastive Learning for Unsupervised Person Re-Identification with Clothes Change
• Title（参考訳）: MaskCL: 衣服変化を伴う教師なし人物再同定のための意味的マスク駆動型コントラスト学習
• Authors: Mingkun Li, Peng Xu, Chun-Guang Li, Jun Guo
• Abstract要約: RGBプロンプトによって単に駆動されるため、短期的な人身保護法は衣服に依存しないパターンを知覚することができない。 そこで我々は,シルエットマスクをコントラスト学習フレームワークに組み込んだセマンティックマスク駆動のコントラスト学習手法を提案する。 我々のアプローチは、教師なしのリID競合より明確なマージンで優れており、教師付きベースラインの狭さを保っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.415815043160395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper considers a novel and challenging problem: unsupervised long-term person re-identification with clothes change. Unfortunately, conventional unsupervised person re-id methods are designed for short-term cases and thus fail to perceive clothes-independent patterns due to simply being driven by RGB prompt. To tackle with such a bottleneck, we propose a semantic mask-driven contrastive learning approach, in which silhouette masks are embedded into contrastive learning framework as the semantic prompts and cross-clothes invariance is learnt from hierarchically semantic neighbor structure by combining both RGB and semantic features in a two-branches network. Since such a challenging re-id task setting is investigated for the first time, we conducted extensive experiments to evaluate state-of-the-art unsupervised short-term person re-id methods on five widely-used clothes-change re-id datasets. Experimental results verify that our approach outperforms the unsupervised re-id competitors by a clear margin, remaining a narrow gap to the supervised baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,服の着替えに伴う長期的個人識別の非教師化という,新しい課題と課題を考察する。 残念なことに、従来の教師なしの人物再識別法は短期的なケースのために設計されており、RGBプロンプトによって単純に駆動されるため、衣服に依存しないパターンを認識できない。 このようなボトルネックに対処するために,2分岐ネットワークにおけるRGBとセマンティック特徴を組み合わせた階層的セマンティック隣り構造から,シルエットマスクをセマンティックプロンプトとクロスクロース不変性を学習する,セマンティックマスク駆動のコントラッシブラーニング手法を提案する。 このような難易度の高い再idタスク設定を初めて検討したので,広く使用されている5つの着替え再idデータセットにおける最先端の短期的人物再id手法を評価するための広範囲な実験を行った。 実験により,本手法は教師なしre-id競合よりも明確なマージンで優れており,教師付きベースラインとの差が狭いことが確認された。

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