論文の概要: Camera-Incremental Object Re-Identification with Identity Knowledge Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15909v1
• Date: Thu, 25 May 2023 10:15:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 15:56:56.594406
• Title: Camera-Incremental Object Re-Identification with Identity Knowledge Evolution
• Title（参考訳）: アイデンティティ知識進化を伴うカメラインクリメンタルオブジェクト再同定
• Authors: Hantao Yao, Lu Yu, Jifei Luo, Changsheng Xu
• Abstract要約: オブジェクト再識別(ReID)は、多くのギャラリーイメージから、すべてのカメラビューにまたがるアイデンティティを関連付け、収集することにより、プローブオブジェクトを検索することを目的としている。 ReIDアルゴリズムを現実のシナリオにデプロイする場合、ストレージ、プライバシー制約、カメラの動的変更といった側面は、その一般化性と適用性を低下させる。 カメラデータセットの受信ストリームからReIDモードを継続的に最適化することにより、カメラインクリメンタルオブジェクト再識別(CIOR)と呼ばれる新しいReIDタスクを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.64836424135886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object Re-identification (ReID) aims to retrieve the probe object from many gallery images with the ReID model inferred based on a stationary camera-free dataset by associating and collecting the identities across all camera views. When deploying the ReID algorithm in real-world scenarios, the aspect of storage, privacy constraints, and dynamic changes of cameras would degrade its generalizability and applicability. Treating each camera's data independently, we introduce a novel ReID task named Camera-Incremental Object Re-identification (CIOR) by continually optimizing the ReID mode from the incoming stream of the camera dataset. Since the identities under different camera views might describe the same object, associating and distilling the knowledge of common identities would boost the discrimination and benefit from alleviating the catastrophic forgetting. In this paper, we propose a novel Identity Knowledge Evolution (IKE) framework for CIOR, consisting of the Identity Knowledge Association (IKA), Identity Knowledge Distillation (IKD), and Identity Knowledge Update (IKU). IKA is proposed to discover the common identities between the current identity and historical identities. IKD has applied to distillate historical identity knowledge from common identities and quickly adapt the historical model to the current camera view. After each camera has been trained, IKU is applied to continually expand the identity knowledge by combining the historical and current identity memories. The evaluation of Market-CL and Veri-CL shows the Identity Knowledge Evolution (IKE) effectiveness for CIOR. code:https://github.com/htyao89/Camera-Incremental-Object-ReID
• Abstract（参考訳）: オブジェクト再識別(ReID)は、静止カメラのないデータセットに基づいて推論されたReIDモデルを用いて、多数のギャラリー画像からプローブオブジェクトを検索することを目的としている。 ReIDアルゴリズムを現実のシナリオにデプロイする場合、ストレージ、プライバシー制約、カメラの動的変更といった側面は、その一般化性と適用性を低下させる。 カメラデータセットの受信ストリームからReIDモードを継続的に最適化することにより、カメラインクリメンタルオブジェクト再識別(CIOR)と呼ばれる新しいReIDタスクを導入する。 異なるカメラビュー下でのアイデンティティは、同じ対象を記述している可能性があるため、共通のアイデンティティの知識を関連づけて蒸留することは、破滅的な忘れを緩和することによる差別と利益を促進する。 本稿では,CIORのための新しいアイデンティティ知識進化(IKE)フレームワークを提案し,IKA (Identity Knowledge Association) ,IKD (Identity Knowledge Distillation) ,IKU (Identity Knowledge Update) を提案する。 IKAは、現在のアイデンティティと歴史的なアイデンティティの間の共通アイデンティティを発見するために提案されている。 IKDは、共通のアイデンティティから歴史的アイデンティティの知識を蒸留し、その履歴モデルを現在のカメラビューに迅速に適用するために応用されている。 それぞれのカメラが訓練された後、IKUは歴史的および現在のアイデンティティ記憶を組み合わせることで、アイデンティティ知識を継続的に拡張する。 Market-CLとVeri-CLの評価はCIORの知識進化(IKE)の有効性を示している。 code:https://github.com/htyao89/Camera-Incremental-Object-ReID

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