論文の概要: Watch Where You Head: A View-biased Domain Gap in Gait Recognition and Unsupervised Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06751v2
• Date: Wed, 6 Sep 2023 08:14:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 18:37:51.876916
• Title: Watch Where You Head: A View-biased Domain Gap in Gait Recognition and Unsupervised Adaptation
• Title（参考訳）: 歩数認識と教師なし適応における視線バイアスのある領域ギャップ
• Authors: Gavriel Habib, Noa Barzilay, Or Shimshi, Rami Ben-Ari, Nir Darshan
• Abstract要約: 歩行認識は、歩行パターンによって人々を識別することを目的としたコンピュータビジョンタスクである。 UDAは、教師ありの方法で事前訓練されたモデルを、未ラベルのターゲットドメインに適応させようとする。 本稿では、目標領域の偏りから視角や歩行方向への歩行認識モデルの適用における基本的な現象を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.64982780843177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gait Recognition is a computer vision task aiming to identify people by their walking patterns. Although existing methods often show high performance on specific datasets, they lack the ability to generalize to unseen scenarios. Unsupervised Domain Adaptation (UDA) tries to adapt a model, pre-trained in a supervised manner on a source domain, to an unlabelled target domain. There are only a few works on UDA for gait recognition proposing solutions to limited scenarios. In this paper, we reveal a fundamental phenomenon in adaptation of gait recognition models, caused by the bias in the target domain to viewing angle or walking direction. We then suggest a remedy to reduce this bias with a novel triplet selection strategy combined with curriculum learning. To this end, we present Gait Orientation-based method for Unsupervised Domain Adaptation (GOUDA). We provide extensive experiments on four widely-used gait datasets, CASIA-B, OU-MVLP, GREW, and Gait3D, and on three backbones, GaitSet, GaitPart, and GaitGL, justifying the view bias and showing the superiority of our proposed method over prior UDA works.
• Abstract（参考訳）: 歩行認識は、歩行パターンによって人々を識別することを目的としたコンピュータビジョンタスクである。 既存のメソッドは特定のデータセットで高いパフォーマンスを示すことが多いが、見当たらないシナリオに一般化する能力が欠けている。 unsupervised domain adaptation(uda)は、ソースドメイン上で教師付きで事前学習されたモデルを、ラベルなしのターゲットドメインに適応させようとする。 限られたシナリオに対するソリューションを提案する歩行認識のためのUDAに関する研究はわずかである。 本稿では,対象領域の角度や歩行方向に対するバイアスによる歩行認識モデルの適用において,基本的な現象を明らかにする。 そこで我々は,新しい三重項選択戦略とカリキュラム学習を組み合わせることで,このバイアスを軽減するための修正を提案する。 そこで本稿では,教師なしドメイン適応(GOUDA)のためのゲイト指向方式を提案する。 casia-b,ou-mvlp,grown,gait3dの4つの広く使われているgaitデータセットと,gaitset,gaitpart,gaitglの3つのバックボーンについて広範な実験を行い,アプローチバイアスを正当化し,uda以前の作業よりも提案手法の優越性を示す。

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