論文の概要: VILLS -- Video-Image Learning to Learn Semantics for Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17074v7
• Date: Thu, 24 Oct 2024 22:05:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:34:34.792890
• Title: VILLS -- Video-Image Learning to Learn Semantics for Person Re-Identification
• Title（参考訳）: VILLS -- 人物再同定のためのセマンティックスを学ぶためのビデオイメージ学習
• Authors: Siyuan Huang, Ram Prabhakar, Yuxiang Guo, Rama Chellappa, Cheng Peng,
• Abstract要約: VILLS (Video-Image Learning to Learn Semantics) は画像やビデオから空間的特徴と時間的特徴を共同で学習する自己教師型手法である。 VILLSはまず、意味的一貫性と頑健な空間的特徴を適応的に抽出する局所意味抽出モジュールを設計する。 そして、VILLSは、一貫した特徴空間における画像とビデオのモダリティを表現するために、統合された特徴学習および適応モジュールを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.89551385538251
• License:
• Abstract: Person Re-identification is a research area with significant real world applications. Despite recent progress, existing methods face challenges in robust re-identification in the wild, e.g., by focusing only on a particular modality and on unreliable patterns such as clothing. A generalized method is highly desired, but remains elusive to achieve due to issues such as the trade-off between spatial and temporal resolution and imperfect feature extraction. We propose VILLS (Video-Image Learning to Learn Semantics), a self-supervised method that jointly learns spatial and temporal features from images and videos. VILLS first designs a local semantic extraction module that adaptively extracts semantically consistent and robust spatial features. Then, VILLS designs a unified feature learning and adaptation module to represent image and video modalities in a consistent feature space. By Leveraging self-supervised, large-scale pre-training, VILLS establishes a new State-of-The-Art that significantly outperforms existing image and video-based methods.
• Abstract（参考訳）: 人物再識別は、重要な現実世界の応用を持つ研究分野である。 最近の進歩にもかかわらず、既存の手法は、例えば、特定のモダリティと衣服のような信頼性の低いパターンにのみ焦点をあてることによって、野生における堅牢な再識別の課題に直面している。 一般化された手法は非常に望ましいが,空間分解能と時間分解能のトレードオフや不完全な特徴抽出といった問題により,依然として実現可能である。 VILLS (Video-Image Learning to Learn Semantics) は画像やビデオから空間的特徴と時間的特徴を共同で学習する自己教師型手法である。 VILLSはまず、意味的一貫性と頑健な空間的特徴を適応的に抽出する局所意味抽出モジュールを設計する。 そして、VILLSは、一貫した特徴空間における画像とビデオのモダリティを表現するために、統合された特徴学習および適応モジュールを設計する。 VILLSは、自己監督された大規模な事前トレーニングを活用することで、既存の画像やビデオベースの手法を大幅に上回る、新しいState-of-The-Artを確立する。

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