論文の概要: Player Re-Identification Using Body Part Appearences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14469v1
- Date: Mon, 23 Oct 2023 00:52:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 23:30:55.508396
- Title: Player Re-Identification Using Body Part Appearences
- Title（参考訳）: 身体部分外観を用いたプレイヤー再同定
- Authors: Mahesh Bhosale, Abhishek Kumar, David Doermann
- Abstract要約: サッカー選手の再識別のための身体部分の外観を学習するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
我々のモデルはネットワークをトレーニングするために SoccerNet-V3 の再識別データセットにいかなる部分アノテーションも必要としない。
我々は,OsNetやInceptionNetといった最先端モデルよりも優れていることを示すことによって,モデルの有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9969431417128405
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a neural network architecture that learns body part appearances
for soccer player re-identification. Our model consists of a two-stream network
(one stream for appearance map extraction and the other for body part map
extraction) and a bilinear-pooling layer that generates and spatially pools the
body part map. Each local feature of the body part map is obtained by a
bilinear mapping of the corresponding local appearance and body part
descriptors. Our novel representation yields a robust image-matching feature
map, which results from combining the local similarities of the relevant body
parts with the weighted appearance similarity. Our model does not require any
part annotation on the SoccerNet-V3 re-identification dataset to train the
network. Instead, we use a sub-network of an existing pose estimation network
(OpenPose) to initialize the part substream and then train the entire network
to minimize the triplet loss. The appearance stream is pre-trained on the
ImageNet dataset, and the part stream is trained from scratch for the
SoccerNet-V3 dataset. We demonstrate the validity of our model by showing that
it outperforms state-of-the-art models such as OsNet and InceptionNet.
- Abstract（参考訳）: サッカー選手の再識別のための身体部分の外観を学習するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
本モデルは,2ストリームネットワーク(外観マップ抽出用ストリームと身体部分マップ抽出用ストリーム)と,身体部分マップを空間的にプールするバイリニアプール層で構成されている。
体部マップの各局所的特徴は、対応する局所的外観と体部記述子の双線型写像によって得られる。
提案手法では, 画像マッチング特徴マップが頑健であり, 関連部位の局所的類似度と重み付けされた外観類似度を組み合わせて得られる。
我々のモデルはネットワークをトレーニングするために SoccerNet-V3 の再識別データセットにいかなる部分アノテーションも必要としない。
代わりに、既存のポーズ推定ネットワーク(openpose)のサブネットワークを使用して、部分サブストリームを初期化し、ネットワーク全体をトレーニングして三重項損失を最小限にします。
外観ストリームはImageNetデータセットで事前トレーニングされ、その部分ストリームは SoccerNet-V3データセットのスクラッチからトレーニングされる。
我々は,OsNetやInceptionNetといった最先端モデルよりも優れていることを示すことによって,モデルの有効性を示す。
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