論文の概要: Hierarchical Skeleton Meta-Prototype Contrastive Learning with Hard Skeleton Mining for Unsupervised Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12917v3
• Date: Sat, 16 Sep 2023 03:05:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 23:07:57.910962
• Title: Hierarchical Skeleton Meta-Prototype Contrastive Learning with Hard Skeleton Mining for Unsupervised Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 教師なし人物再同定のためのハードスケルトンマイニングを用いた階層的骨格メタプロトタイプコントラスト学習
• Authors: Haocong Rao, Cyril Leung, Chunyan Miao
• Abstract要約: 本稿では,HSM(Hard Skeleton Mining)を用いた階層型非教師付きメタプロトタイプコントラストラーニング(Hi-MPC)手法を提案する。 原原型を複数の同種変換を伴うメタプロトタイプに変換することにより,原型固有の一貫性を学習し,人体再IDのより効果的な骨格特徴を捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.90142717649785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With rapid advancements in depth sensors and deep learning, skeleton-based person re-identification (re-ID) models have recently achieved remarkable progress with many advantages. Most existing solutions learn single-level skeleton features from body joints with the assumption of equal skeleton importance, while they typically lack the ability to exploit more informative skeleton features from various levels such as limb level with more global body patterns. The label dependency of these methods also limits their flexibility in learning more general skeleton representations. This paper proposes a generic unsupervised Hierarchical skeleton Meta-Prototype Contrastive learning (Hi-MPC) approach with Hard Skeleton Mining (HSM) for person re-ID with unlabeled 3D skeletons. Firstly, we construct hierarchical representations of skeletons to model coarse-to-fine body and motion features from the levels of body joints, components, and limbs. Then a hierarchical meta-prototype contrastive learning model is proposed to cluster and contrast the most typical skeleton features ("prototypes") from different-level skeletons. By converting original prototypes into meta-prototypes with multiple homogeneous transformations, we induce the model to learn the inherent consistency of prototypes to capture more effective skeleton features for person re-ID. Furthermore, we devise a hard skeleton mining mechanism to adaptively infer the informative importance of each skeleton, so as to focus on harder skeletons to learn more discriminative skeleton representations. Extensive evaluations on five datasets demonstrate that our approach outperforms a wide variety of state-of-the-art skeleton-based methods. We further show the general applicability of our method to cross-view person re-ID and RGB-based scenarios with estimated skeletons.
• Abstract（参考訳）: 深度センサーと深度学習の急速な進歩により、骨格に基づく人物再識別(re-ID)モデルは近年、多くの利点で顕著な進歩を遂げている。 既存のソリューションのほとんどは、同一の骨格の重要性を前提として、身体関節から単一レベルの骨格特徴を学習するが、通常、よりグローバルな身体パターンを持つ肢レベルのような様々なレベルからより有用な骨格特徴を活用できない。 これらの手法のラベル依存性は、より一般的な骨格表現を学ぶ際の柔軟性を制限している。 本稿では,HSM(Hard Skeleton Mining)を用いた階層型非教師付きメタプロトタイプコントラストラーニング(Hi-MPC)手法を提案する。 まず,骨格の階層的表現を構築し,身体関節,構成要素,四肢のレベルから体と運動の特徴をモデル化する。 その後、階層的なメタプロトタイプコントラスト学習モデルが提案され、異なるレベルの骨格から最も典型的な骨格の特徴(プロトタイプ)をクラスタリングし、対比する。 原原型を複数の同種変換を伴うメタプロトタイプに変換することにより,原型固有の一貫性を学習し,人体再IDのより効果的な骨格特徴を捉える。 さらに, 各骨格の情報的重要性を適応的に推測し, より識別的な骨格表現を学習するために, 硬い骨格のマイニング機構を考案した。 5つのデータセットに関する広範な評価は、我々のアプローチが様々な最先端のスケルトンベース手法よりも優れていることを示している。 さらに,本手法が推定骨格を用いたクロスビューパーソン・リIDとRGBベースのシナリオに適用可能であることを示す。

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