論文の概要: Exploring Fine-Grained Representation and Recomposition for
Cloth-Changing Person Re-Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10692v1
- Date: Mon, 21 Aug 2023 12:59:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-22 13:28:07.220637
- Title: Exploring Fine-Grained Representation and Recomposition for
Cloth-Changing Person Re-Identification
- Title（参考訳）: 衣服交換者再識別のための微粒化表現と再構成の探索
- Authors: Qizao Wang, Xuelin Qian, Bin Li, Ying Fu, Yanwei Fu, Xiangyang Xue
- Abstract要約: 補助情報のない2つの制限に対処するために,新しいFIne-fine Representation and Recomposition (FIRe$2$) フレームワークを提案する。
FIRe$2$は、広く使われている5つのRe-IDベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.41212650837704
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cloth-changing person Re-IDentification (Re-ID) is a particularly challenging
task, suffering from two limitations of inferior identity-relevant features and
limited training samples. Existing methods mainly leverage auxiliary
information to facilitate discriminative feature learning, including
soft-biometrics features of shapes and gaits, and additional labels of
clothing. However, these information may be unavailable in real-world
applications. In this paper, we propose a novel FIne-grained Representation and
Recomposition (FIRe$^{2}$) framework to tackle both limitations without any
auxiliary information. Specifically, we first design a Fine-grained Feature
Mining (FFM) module to separately cluster images of each person. Images with
similar so-called fine-grained attributes (e.g., clothes and viewpoints) are
encouraged to cluster together. An attribute-aware classification loss is
introduced to perform fine-grained learning based on cluster labels, which are
not shared among different people, promoting the model to learn
identity-relevant features. Furthermore, by taking full advantage of the
clustered fine-grained attributes, we present a Fine-grained Attribute
Recomposition (FAR) module to recompose image features with different
attributes in the latent space. It can significantly enhance representations
for robust feature learning. Extensive experiments demonstrate that FIRe$^{2}$
can achieve state-of-the-art performance on five widely-used cloth-changing
person Re-ID benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 衣服交換者の再識別(Re-ID)は、劣等なアイデンティティ関連特徴と限られたトレーニングサンプルの2つの制限に苦しむ、特に困難な課題である。
既存の方法は、主に補助情報を活用して、形状や歩行のソフトバイオメトリックスの特徴や衣服のラベルなど、識別的特徴学習を促進する。
しかし、これらの情報は現実世界のアプリケーションでは利用できない。
本稿では,補助情報なしで両方の制約に取り組むための,新しい細粒度表現と再結合(fire$^{2}$)フレームワークを提案する。
具体的には,まず細粒度特徴マイニング(ffm)モジュールを設計し,各人物の画像を個別にクラスタ化する。
類似した細かな属性(服や視点など)を持つ画像が集結することが推奨されている。
属性認識による分類損失を導入し、異なる人々間で共有されていないクラスタラベルに基づくきめ細かな学習を行い、モデルがアイデンティティ関連機能を学ぶように促進する。
さらに,クラスタ化された細粒度属性を最大限に活用することにより,潜在空間で異なる属性を持つ画像特徴を再構成するfarモジュールを提案する。
堅牢な特徴学習のための表現を大幅に強化することができる。
FIRe$^{2}$は、広く使われている5つのRe-IDベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現することができる。
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