論文の概要: Domain-adaptive Person Re-identification without Cross-camera Paired Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06533v1
• Date: Thu, 13 Jul 2023 02:42:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-14 15:57:26.972232
• Title: Domain-adaptive Person Re-identification without Cross-camera Paired Samples
• Title（参考訳）: クロスカメラペアサンプルのないドメイン適応型人物再識別
• Authors: Huafeng Li, Yanmei Mao, Yafei Zhang, Guanqiu Qi, and Zhengtao Yu
• Abstract要約: 長距離シーンから収集されたクロスカメラ歩行者のサンプルには、ポジティブなサンプルがないことが多い。 クロスカメラの負のサンプルを用いて、地域間歩行者の同一性マッチングを実現することは極めて困難である。 クロスカメラ一貫した識別特徴学習に焦点を当てた新しいドメイン適応型人物認識手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.041823465553875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing person re-identification (re-ID) research mainly focuses on pedestrian identity matching across cameras in adjacent areas. However, in reality, it is inevitable to face the problem of pedestrian identity matching across long-distance scenes. The cross-camera pedestrian samples collected from long-distance scenes often have no positive samples. It is extremely challenging to use cross-camera negative samples to achieve cross-region pedestrian identity matching. Therefore, a novel domain-adaptive person re-ID method that focuses on cross-camera consistent discriminative feature learning under the supervision of unpaired samples is proposed. This method mainly includes category synergy co-promotion module (CSCM) and cross-camera consistent feature learning module (CCFLM). In CSCM, a task-specific feature recombination (FRT) mechanism is proposed. This mechanism first groups features according to their contributions to specific tasks. Then an interactive promotion learning (IPL) scheme between feature groups is developed and embedded in this mechanism to enhance feature discriminability. Since the control parameters of the specific task model are reduced after division by task, the generalization ability of the model is improved. In CCFLM, instance-level feature distribution alignment and cross-camera identity consistent learning methods are constructed. Therefore, the supervised model training is achieved under the style supervision of the target domain by exchanging styles between source-domain samples and target-domain samples, and the challenges caused by the lack of cross-camera paired samples are solved by utilizing cross-camera similar samples. In experiments, three challenging datasets are used as target domains, and the effectiveness of the proposed method is demonstrated through four experimental settings.
• Abstract（参考訳）: 既存の人物識別(re-ID)研究は主に隣接する地域のカメラ間での歩行者識別に焦点をあてている。 しかし、現実には、長距離シーン間の歩行者アイデンティティマッチングの問題に直面することは避けられない。 長距離シーンから収集されたクロスカメラ歩行者のサンプルには、ポジティブなサンプルがないことが多い。 クロスカメラの負のサンプルを用いて、地域間歩行者識別マッチングを実現することは極めて困難である。 そこで, クロスカメラによる一貫した識別特徴学習に着目したドメイン適応型人物再ID手法を提案する。 本手法は主に、カテゴリシナジーコプロモーションモジュール(CSCM)と、クロスカメラ一貫した特徴学習モジュール(CCFLM)を含む。 CSCMでは,タスク固有の機能組換え(FRT)機構が提案されている。 このメカニズムは、まず特定のタスクへの貢献に応じて特徴をグループ化する。 次に、特徴群間の対話型プロモーション学習(IPL)手法を開発し、特徴識別性を高めるためにこの機構に組み込む。 特定のタスクモデルの制御パラメータはタスクごとの分割後に減少するため、モデルの一般化能力が改善される。 CCFLMでは、インスタンスレベルの特徴分布アライメントと、カメラ間のアイデンティティ一貫した学習方法を構築している。 そのため、ソースドメインサンプルとターゲットドメインサンプルのスタイルを交換することにより、対象ドメインのスタイル監視の下で教師付きモデルトレーニングを行い、クロスカメラ類似サンプルを利用することで、クロスカメラペア化サンプルの欠如による課題を解決する。 実験では,3つの挑戦的データセットを対象領域として使用し,提案手法の有効性を4つの実験条件で示す。

関連論文リスト

• Pose-Transformation and Radial Distance Clustering for Unsupervised Person Re-identification [5.522856885199346]
  人物再識別(re-ID)は、重複しないカメラ間での同一性マッチングの問題に対処することを目的としている。 監視されたアプローチでは、取得が困難になり、トレーニング対象のデータセットに対して本質的にバイアスがかかる可能性のあるID情報が必要となる。 本稿では,真のラベルの知識をゼロにすることで,学習した特徴の識別能力を向上する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T20:55:30Z)
• Masked Momentum Contrastive Learning for Zero-shot Semantic Understanding [39.424931953675994]
  自己教師付き事前学習(SSP)は、ラベル付きデータなしで有意義な特徴表現を抽出できる機械学習の一般的な手法として登場した。 本研究は、コンピュータビジョンタスクにおける純粋な自己教師付き学習(SSL)技術の有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T13:55:57Z)
• Generalizable Metric Network for Cross-domain Person Re-identification [55.71632958027289]
  クロスドメイン(ドメインの一般化)シーンは、Re-IDタスクにおいて課題となる。 既存のほとんどのメソッドは、すべてのドメインのドメイン不変またはロバストな機能を学ぶことを目的としています。 本稿では,サンプルペア空間における標本類似性を調べるために,GMN(Generalizable Metric Network)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T03:05:25Z)
• Adaptive Face Recognition Using Adversarial Information Network [57.29464116557734]
  顔認識モデルは、トレーニングデータがテストデータと異なる場合、しばしば退化する。 本稿では,新たな敵情報ネットワーク(AIN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T02:14:11Z)
• Cross-Camera Feature Prediction for Intra-Camera Supervised Person Re-identification across Distant Scenes [70.30052164401178]
  人物再識別(Re-ID)は、重複しないカメラビュー間で人物画像をマッチングすることを目的としている。 ICS-DS Re-IDは、カメラ内IDラベル付きクロスカメラアンペアデータを使用してトレーニングを行う。 カメラ横断型自己監視情報マイニングのためのクロスカメラ特徴予測法 グローバルレベルの特徴とローカルレベルの特徴の合同学習は、グローバルなローカルなクロスカメラ特徴予測スキームを形成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-29T11:27:50Z)
• Unsupervised and self-adaptative techniques for cross-domain person re-identification [82.54691433502335]
  非重複カメラにおける人物再識別(ReID)は難しい課題である。 Unsupervised Domain Adaptation(UDA)は、ソースで訓練されたモデルから、IDラベルアノテーションなしでターゲットドメインへの機能学習適応を実行するため、有望な代替手段です。 本稿では,新しいオフライン戦略によって生成されたサンプルのトリプレットを利用する,UDAベースのReID手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-21T23:58:39Z)
• Joint Noise-Tolerant Learning and Meta Camera Shift Adaptation for Unsupervised Person Re-Identification [60.36551512902312]
  unsupervised person re-identification (re-ID) は、ラベルのないデータで識別モデルを学ぶことを目的としている。 一般的な方法としては、クラスタ化によって擬似ラベルを取得し、モデルを最適化するために使用する方法がある。 本稿では,両問題を解決するための統一フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T09:13:06Z)
• Multi-object Tracking with a Hierarchical Single-branch Network [31.680667324595557]
  階層的な単一ブランチネットワークに基づくオンライン多目的追跡フレームワークを提案する。 新たなiHOIM損失関数は,2つのサブタスクの目的を統一し,より優れた検出性能を実現する。 MOT16とMOT20データセットの実験結果から,最先端のトラッキング性能が達成できた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-06T12:14:58Z)
• Unsupervised Domain Adaptation in Person re-ID via k-Reciprocal Clustering and Large-Scale Heterogeneous Environment Synthesis [76.46004354572956]
  個人再識別のための教師なし領域適応手法を提案する。 実験結果から,ktCUDA法とSHRED法は,再同定性能において,+5.7 mAPの平均的改善を実現することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-14T17:43:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。