論文の概要: Large-scale Fully-Unsupervised Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14278v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 16:19:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 11:49:38.311733
• Title: Large-scale Fully-Unsupervised Re-Identification
• Title（参考訳）: 大規模完全教師なし再確認
• Authors: Gabriel Bertocco, Fernanda Andal\'o, Terrance E. Boult, and Anderson Rocha
• Abstract要約: 大規模未ラベルデータから学ぶための2つの戦略を提案する。 第1の戦略は、近傍関係に違反することなく、それぞれのデータセットサイズを減らすために、局所的な近傍サンプリングを行う。 第2の戦略は、低時間上限の複雑さを持ち、メモリの複雑さを O(n2) から O(kn) に k n で還元する新しい再帰的手法を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.47108158030213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fully-unsupervised Person and Vehicle Re-Identification have received increasing attention due to their broad applicability in surveillance, forensics, event understanding, and smart cities, without requiring any manual annotation. However, most of the prior art has been evaluated in datasets that have just a couple thousand samples. Such small-data setups often allow the use of costly techniques in time and memory footprints, such as Re-Ranking, to improve clustering results. Moreover, some previous work even pre-selects the best clustering hyper-parameters for each dataset, which is unrealistic in a large-scale fully-unsupervised scenario. In this context, this work tackles a more realistic scenario and proposes two strategies to learn from large-scale unlabeled data. The first strategy performs a local neighborhood sampling to reduce the dataset size in each iteration without violating neighborhood relationships. A second strategy leverages a novel Re-Ranking technique, which has a lower time upper bound complexity and reduces the memory complexity from O(n^2) to O(kn) with k << n. To avoid the pre-selection of specific hyper-parameter values for the clustering algorithm, we also present a novel scheduling algorithm that adjusts the density parameter during training, to leverage the diversity of samples and keep the learning robust to noisy labeling. Finally, due to the complementary knowledge learned by different models, we also introduce a co-training strategy that relies upon the permutation of predicted pseudo-labels, among the backbones, with no need for any hyper-parameters or weighting optimization. The proposed methodology outperforms the state-of-the-art methods in well-known benchmarks and in the challenging large-scale Veri-Wild dataset, with a faster and memory-efficient Re-Ranking strategy, and a large-scale, noisy-robust, and ensemble-based learning approach.
• Abstract（参考訳）: 完全に監督されていない人物と車両の再識別は、手動のアノテーションを必要とせず、監視、法医学、イベント理解、スマートシティに広く適用できるため、注目されている。 しかしながら、以前の技術のほとんどは、わずか数千のサンプルを持つデータセットで評価されている。 このような小さなデータ設定は、時間とメモリフットプリント(Re-Rankingなど)にコストのかかるテクニックを使用することで、クラスタリング結果を改善することができる。 さらに、以前の作業では、データセット毎に最適なクラスタリングハイパーパラメータを事前に選択しているものもある。 この文脈では、より現実的なシナリオに取り組み、大規模なラベルのないデータから学ぶための2つの戦略を提案する。 第1の戦略は、近傍関係に違反することなく、各イテレーションにおけるデータセットサイズを削減するために、ローカル近傍サンプリングを実行する。 第2の戦略は、より低い時間上限の複雑さを持ち、メモリの複雑さを k<<n で O(n^2) から O(kn) に還元する、新しいRe-Ranking 手法を利用する。 また,クラスタリングアルゴリズムの特定のハイパーパラメータ値の事前選択を回避するために,トレーニング中の密度パラメータを調整し,サンプルの多様性を活用し,学習をノイズラベリングに頑健に保つ新しいスケジューリングアルゴリズムを提案する。 最後に、異なるモデルによって学習された相補的な知識により、予測された擬似ラベルの背骨間の置換に依存し、ハイパーパラメータや重み付け最適化を必要としないコトレーニング戦略を導入する。 提案手法は,高名なベンチマークや大規模veri-wildデータセットにおいて,より高速でメモリ効率の高い再ランキング戦略,大規模でノイズの多い,アンサンブルベースの学習手法において,最先端の手法よりも優れている。

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