論文の概要: Semantic-aware Consistency Network for Cloth-changing Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14113v2
• Date: Sat, 28 Oct 2023 08:28:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 20:25:29.840796
• Title: Semantic-aware Consistency Network for Cloth-changing Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 衣服交換者再識別のための意味認識一貫性ネットワーク
• Authors: Peini Guo, Hong Liu, Jianbing Wu, Guoquan Wang and Tao Wang
• Abstract要約: 本稿ではセマンティック・アウェア・コンシスタンス・ネットワーク(SCNet)を紹介し,アイデンティティに関連するセマンティックな特徴を学習する。 衣服領域の画素を消去することにより,黒衣画像を生成する。 さらに、高レベルのアイデンティティ関連セマンティック特徴の学習を容易にするために、セマンティック一貫性損失を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.885551377703944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cloth-changing Person Re-Identification (CC-ReID) is a challenging task that aims to retrieve the target person across multiple surveillance cameras when clothing changes might happen. Despite recent progress in CC-ReID, existing approaches are still hindered by the interference of clothing variations since they lack effective constraints to keep the model consistently focused on clothing-irrelevant regions. To address this issue, we present a Semantic-aware Consistency Network (SCNet) to learn identity-related semantic features by proposing effective consistency constraints. Specifically, we generate the black-clothing image by erasing pixels in the clothing area, which explicitly mitigates the interference from clothing variations. In addition, to fully exploit the fine-grained identity information, a head-enhanced attention module is introduced, which learns soft attention maps by utilizing the proposed part-based matching loss to highlight head information. We further design a semantic consistency loss to facilitate the learning of high-level identity-related semantic features, forcing the model to focus on semantically consistent cloth-irrelevant regions. By using the consistency constraint, our model does not require any extra auxiliary segmentation module to generate the black-clothing image or locate the head region during the inference stage. Extensive experiments on four cloth-changing person Re-ID datasets (LTCC, PRCC, Vc-Clothes, and DeepChange) demonstrate that our proposed SCNet makes significant improvements over prior state-of-the-art approaches. Our code is available at: https://github.com/Gpn-star/SCNet.
• Abstract（参考訳）: 服を交換する人物再識別(cc-reid)は、衣服が変わった場合、複数の監視カメラでターゲットの人物を検索することを目的としている。 CC-ReIDの最近の進歩にもかかわらず、既存のアプローチは、衣服関連領域に一貫して焦点を合わせるための効果的な制約がないため、服のバリエーションの干渉によって妨げられている。 この問題に対処するために,効率的な一貫性制約を提案することで,識別関連セマンティック・コンシステンシー・ネットワーク(SCNet)を提案する。 具体的には,衣服領域の画素を消去することにより,衣料変動からの干渉を明示的に緩和する黒衣画像を生成する。 また、この細粒度識別情報を十分に活用するために、提案する部分的マッチング損失を利用して頭部情報を強調してソフトアテンションマップを学習するヘッドエンハンスメントモジュールを導入する。 さらに,高レベルのアイデンティティ関連セマンティックな特徴の学習を容易にするために,セマンティックな一貫性の喪失を設計し,セマンティックに一貫性のない布の無関係な領域にモデルを集中させる。 整合性制約を用いることで,提案モデルでは,ブラッククロース画像の生成や,推論段階でのヘッド領域の特定に補助的なセグメンテーションモジュールを必要としない。 布を交換する4つのRe-IDデータセット(LTCC、PRCC、Vc-Clothes、DeepChange)の大規模な実験により、提案したSCNetは、最先端のアプローチよりも大幅に改善されていることが示された。 私たちのコードは、https://github.com/Gpn-star/SCNet.comで利用可能です。

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