論文の概要: Illumination Distillation Framework for Nighttime Person
Re-Identification and A New Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16486v1
- Date: Thu, 31 Aug 2023 06:45:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-01 15:44:14.258714
- Title: Illumination Distillation Framework for Nighttime Person
Re-Identification and A New Benchmark
- Title（参考訳）: 夜間人物再同定のための照明蒸留フレームワークと新しいベンチマーク
- Authors: Andong Lu, Zhang Zhang, Yan Huang, Yifan Zhang, Chenglong Li, Jin
Tang, and Liang Wang
- Abstract要約: 本稿では、夜間のRe-IDにおける低照度課題に対処するための照明蒸留フレームワーク(IDF)を提案する。
IDFは、マスターブランチ、照明増強ブランチ、照明蒸留モジュールから構成される。
私たちは、600のIDを含むNight600という、現実世界の夜間人物Re-IDデータセットを構築しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.6321130075977
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Nighttime person Re-ID (person re-identification in the nighttime) is a very
important and challenging task for visual surveillance but it has not been
thoroughly investigated. Under the low illumination condition, the performance
of person Re-ID methods usually sharply deteriorates. To address the low
illumination challenge in nighttime person Re-ID, this paper proposes an
Illumination Distillation Framework (IDF), which utilizes illumination
enhancement and illumination distillation schemes to promote the learning of
Re-ID models. Specifically, IDF consists of a master branch, an illumination
enhancement branch, and an illumination distillation module. The master branch
is used to extract the features from a nighttime image. The illumination
enhancement branch first estimates an enhanced image from the nighttime image
using a nonlinear curve mapping method and then extracts the enhanced features.
However, nighttime and enhanced features usually contain data noise due to
unstable lighting conditions and enhancement failures. To fully exploit the
complementary benefits of nighttime and enhanced features while suppressing
data noise, we propose an illumination distillation module. In particular, the
illumination distillation module fuses the features from two branches through a
bottleneck fusion model and then uses the fused features to guide the learning
of both branches in a distillation manner. In addition, we build a real-world
nighttime person Re-ID dataset, named Night600, which contains 600 identities
captured from different viewpoints and nighttime illumination conditions under
complex outdoor environments. Experimental results demonstrate that our IDF can
achieve state-of-the-art performance on two nighttime person Re-ID datasets
(i.e., Night600 and Knight ). We will release our code and dataset at
https://github.com/Alexadlu/IDF.
- Abstract（参考訳）: 夜間人物Re-ID(夜間再識別)は視覚的監視にとって非常に重要かつ困難な課題であるが、徹底的に調査されていない。
低照度条件下では、人物再識別方式の性能は通常著しく低下する。
夜間におけるRe-IDの低照度化に対処するために,Re-IDモデルの学習を促進するために照明強化・照明蒸留方式を利用したイルミネーション蒸留フレームワーク(IDF)を提案する。
具体的には、IDFはマスターブランチ、照明増強ブランチ、照明蒸留モジュールから構成される。
マスターブランチは、夜間の画像から特徴を抽出するために使用される。
照明強調ブランチは、まず、非線形曲線マッピング法を用いた夜間画像から強調画像を推定し、その拡張特徴を抽出する。
しかし、夜間と強化された特徴は通常、不安定な照明条件と障害の強化によるデータノイズを含む。
データノイズを抑えつつ、夜間の相補的な利点と機能強化をフル活用するために、照明蒸留モジュールを提案する。
特に、照明蒸留モジュールは、ボトルネック融合モデルを介して2つの枝の特徴を融合させ、融合した特徴を用いて、両方の枝の学習を蒸留方法で導く。
さらに、複雑な屋外環境下で異なる視点から捉えた600のアイデンティティと夜間照明条件を含む実世界の夜間人物Re-IDデータセット、Night600を構築しました。
実験の結果, 夜間の2人のRe-IDデータセット(Night600とKnight)において, IDFは最先端の性能を達成できた。
コードとデータセットはhttps://github.com/Alexadlu/IDF.orgで公開します。
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