論文の概要: Multi-view Information Integration and Propagation for Occluded Person
Re-identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03828v3
- Date: Thu, 14 Dec 2023 04:34:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-16 03:42:41.785441
- Title: Multi-view Information Integration and Propagation for Occluded Person
Re-identification
- Title（参考訳）: 人物再識別のための多視点情報統合と伝播
- Authors: Neng Dong, Shuanglin Yan, Hao Tang, Jinhui Tang, Liyan Zhang
- Abstract要約: 被占領者の再識別(re-ID)は,閉塞摂動による課題である。
現在のほとんどのソリューションは、1つの画像からのみ情報をキャプチャし、同じ歩行者を描いた複数の画像で利用可能な豊富な補完情報を無視している。
我々はMVI$2$P(Multi-view Information Integration and Propagation)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.91680117072686
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Occluded person re-identification (re-ID) presents a challenging task due to
occlusion perturbations. Although great efforts have been made to prevent the
model from being disturbed by occlusion noise, most current solutions only
capture information from a single image, disregarding the rich complementary
information available in multiple images depicting the same pedestrian. In this
paper, we propose a novel framework called Multi-view Information Integration
and Propagation (MVI$^{2}$P). Specifically, realizing the potential of
multi-view images in effectively characterizing the occluded target pedestrian,
we integrate feature maps of which to create a comprehensive representation.
During this process, to avoid introducing occlusion noise, we develop a
CAMs-aware Localization module that selectively integrates information
contributing to the identification. Additionally, considering the divergence in
the discriminative nature of different images, we design a probability-aware
Quantification module to emphatically integrate highly reliable information.
Moreover, as multiple images with the same identity are not accessible in the
testing stage, we devise an Information Propagation (IP) mechanism to distill
knowledge from the comprehensive representation to that of a single occluded
image. Extensive experiments and analyses have unequivocally demonstrated the
effectiveness and superiority of the proposed MVI$^{2}$P. The code will be
released at \url{https://github.com/nengdong96/MVIIP}.
- Abstract（参考訳）: 被占領者の再識別(re-ID)は,閉塞摂動による課題である。
閉塞音によるモデル障害を防止するために多大な努力がなされているが、現在のソリューションのほとんどは1つの画像からのみ情報をキャプチャし、同じ歩行者を描いた複数の画像で利用可能な豊富な補完情報を無視している。
本稿では,MVI$^{2}$P(Multi-view Information Integration and Propagation)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
具体的には,対象歩行者を効果的にキャラクタリゼーションするマルチビュー画像の可能性を認識し,その特徴地図を統合して総合表現を作成する。
この過程で, 咬合音の導入を避けるため, 識別に寄与する情報を選択的に統合するcams対応ローカライズモジュールを開発した。
さらに,異なる画像の識別特性のばらつきを考慮し,信頼性の高い情報を統合するための確率認識量子化モジュールを設計する。
さらに、同一の同一性を持つ複数の画像がテスト段階ではアクセスできないため、包括的表現から単一の隠蔽画像の知識を抽出する情報伝達(IP)機構を考案する。
広範な実験と解析により、提案するmvi$^{2}$pの有効性と優位性が明らかに証明された。
コードは \url{https://github.com/nengdong96/MVIIP} でリリースされる。
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