論文の概要: PSDiff: Diffusion Model for Person Search with Iterative and Collaborative Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11125v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 08:16:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 17:05:12.721985
• Title: PSDiff: Diffusion Model for Person Search with Iterative and Collaborative Refinement
• Title（参考訳）: PSDiff:反復的・協調的リファインメントを用いた人物探索のための拡散モデル
• Authors: Chengyou Jia, Minnan Luo, Zhuohang Dang, Guang Dai, Xiaojun Chang, Jingdong Wang, and Qinghua Zheng
• Abstract要約: 本稿では,拡散モデルであるPSDiffに基づく新しいPerson Searchフレームワークを提案する。 PSDiffは、ノイズの多いボックスとReID埋め込みから地上の真実へのデュアルデノケーションプロセスとして検索する人を定式化する。 PSDiff はパラメータが少なく, 弾力性のある計算オーバヘッドで, 最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.60659983573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Dominant Person Search methods aim to localize and recognize query persons in a unified network, which jointly optimizes two sub-tasks, \ie, detection and Re-IDentification (ReID). Despite significant progress, two major challenges remain: 1) Detection-prior modules in previous methods are suboptimal for the ReID task. 2) The collaboration between two sub-tasks is ignored. To alleviate these issues, we present a novel Person Search framework based on the Diffusion model, PSDiff. PSDiff formulates the person search as a dual denoising process from noisy boxes and ReID embeddings to ground truths. Unlike existing methods that follow the Detection-to-ReID paradigm, our denoising paradigm eliminates detection-prior modules to avoid the local-optimum of the ReID task. Following the new paradigm, we further design a new Collaborative Denoising Layer (CDL) to optimize detection and ReID sub-tasks in an iterative and collaborative way, which makes two sub-tasks mutually beneficial. Extensive experiments on the standard benchmarks show that PSDiff achieves state-of-the-art performance with fewer parameters and elastic computing overhead.
• Abstract（参考訳）: 支配的人物探索法は,2つのサブタスクである \ie, detection, Re-IDentification (ReID) を共同で最適化する統合ネットワークにおいて,クエリ対象をローカライズし,認識することを目的としている。 大きな進歩にもかかわらず、2つの大きな課題が残る。 1) 以前の手法における検出優先モジュールは、reidタスクに準最適である。 2)2つのサブタスク間の協調は無視される。 これらの問題を緩和するために,Diffusionモデルに基づく新しいPerson SearchフレームワークであるPSDiffを提案する。 PSDiffは、ノイズの多いボックスとReID埋め込みから地上の真実へのデュアルデノケーションプロセスとして検索する人を定式化する。 検出から参照へのパラダイムに従う既存の手法と異なり、提案手法では、reidタスクの局所最適化を避けるために検出優先モジュールを除外する。 新たなパラダイムに従って,2つのサブタスクが相互に有益になるような,反復的かつ協調的な方法でサブタスクの検出と修正を最適化する,新たなcdl(collaborative denoising layer)を更に設計する。 標準ベンチマークでの大規模な実験により、PSDiffはより少ないパラメータと弾力性のある計算オーバーヘッドで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。

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