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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06533v2
• Date: Sat, 15 Jul 2023 13:05:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 19:37:41.684803
• 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。

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