論文の概要: AaP-ReID: Improved Attention-Aware Person Re-identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15780v1
- Date: Wed, 27 Sep 2023 16:54:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-28 12:42:36.285430
- Title: AaP-ReID: Improved Attention-Aware Person Re-identification
- Title（参考訳）: aap-reid:注意意識の強化
- Authors: Vipin Gautam, Shitala Prasad and Sharad Sinha
- Abstract要約: AaP-ReIDは、ResNetベースのアーキテクチャにチャネルの注意を組み込む、より効果的な人物ReIDの手法である。
提案手法は,Channel-Wise Attention Bottleneckブロックを組み込んで,特徴マップにおけるChannel-Wise Attention Bottleneckブロックの重要性を動的に調整することで特徴を識別することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5761958263376745
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Person re-identification (ReID) is a well-known problem in the field of
computer vision. The primary objective is to identify a specific individual
within a gallery of images. However, this task is challenging due to various
factors, such as pose variations, illumination changes, obstructions, and the
presence ofconfusing backgrounds. Existing ReID methods often fail to capture
discriminative features (e.g., head, shoes, backpacks) and instead capture
irrelevant features when the target is occluded. Motivated by the success of
part-based and attention-based ReID methods, we improve AlignedReID++ and
present AaP-ReID, a more effective method for person ReID that incorporates
channel-wise attention into a ResNet-based architecture. Our method
incorporates the Channel-Wise Attention Bottleneck (CWAbottleneck) block and
can learn discriminating features by dynamically adjusting the importance
ofeach channel in the feature maps. We evaluated Aap-ReID on three benchmark
datasets: Market-1501, DukeMTMC-reID, and CUHK03. When compared with
state-of-the-art person ReID methods, we achieve competitive results with
rank-1 accuracies of 95.6% on Market-1501, 90.6% on DukeMTMC-reID, and 82.4% on
CUHK03.
- Abstract（参考訳）: 人物再識別(ReID)はコンピュータビジョンの分野でよく知られた問題である。
主な目的は、画像ギャラリー内の特定の個人を特定することである。
しかし、ポーズのバリエーション、照明の変化、障害、背景の曖昧さなど、様々な要因により、この課題は困難である。
既存のReID法は、しばしば差別的特徴(例えば、ヘッド、靴、バックパック)を捉えるのに失敗し、その代わりに標的が閉鎖されたときに無関係な特徴を捕獲する。
パートベースおよびアテンションベースのReID手法の成功により,AlignedReID++とAaP-ReIDを改良した。
本手法では,cwabottleneckブロックを用い,特徴マップにおける各チャネルの重要性を動的に調整することにより識別特徴を学習する。
我々はAap-ReIDを Market-1501, DukeMTMC-reID, CUHK03 の3つのベンチマークデータセットで評価した。
最先端のReID法と比較すると、市場1501で95.6%、デュークMTMC-reIDで90.6%、CUHK03で82.4%のランク1のアキュラシーで競合する結果が得られる。
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