論文の概要: Pose Guidance by Supervision: A Framework for Clothes-Changing Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05634v1
• Date: Sat, 9 Dec 2023 18:43:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 19:35:03.051126
• Title: Pose Guidance by Supervision: A Framework for Clothes-Changing Person Re-Identification
• Title（参考訳）: スーパービジョンによるPose Guidance: 衣服交換者の再識別のためのフレームワーク
• Authors: Quoc-Huy Trinh and Nhat-Tan Bui and Phuoc-Thao Vo Thi and Hai-Dang Nguyen and Debesh Jha and Ulas Bagci and Minh-Triet Tran
• Abstract要約: 人物再同定(ReID)タスクは、監視カメラによる複数の個人追跡を強化することを目的としている。 ReIDの主な課題の1つは着替えであり、これは同じ人が異なる服を着ていることを意味する。 ReIDタスク内でポーズガイダンスを学習するための効果的なフレームワークであるPose Guidance by Supervision(PGS)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）: 6.709243857842895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Person Re-Identification (ReID) task seeks to enhance the tracking of multiple individuals by surveillance cameras. It provides additional support for multimodal tasks, including text-based person retrieval and human matching. One of the primary challenges in ReID is clothes-changing, which means the same person wears different clothes. While previous methods have achieved competitive results in maintaining clothing data consistency and handling clothing change data, they still tend to rely excessively on clothing information, thus limiting performance due to the dynamic nature of human appearances. To mitigate this challenge, we propose the Pose Guidance by Supervision (PGS) framework, an effective framework for learning pose guidance within the ReID task. This approach leverages pose knowledge and human part information from the pre-trained features to guide the network focus on clothes-irrelevant information, thus alleviating the clothes' influence on the deep learning model. Extensive experiments on five benchmark datasets demonstrate that our framework achieves competitive results compared with other state-of-the-art methods, which holds promise for developing robust models in the ReID task. Our code is available at https://github.com/huyquoctrinh/PGS.
• Abstract（参考訳）: 人物再同定(ReID)タスクは、監視カメラによる複数の個人追跡を強化することを目的としている。 テキストベースの人物検索やヒューマンマッチングなど、マルチモーダルタスクへの追加サポートを提供する。 ReIDの主な課題の1つは着替えであり、これは同じ人が異なる服を着ていることを意味する。 従来の手法は服のデータの整合性を維持し、服の着替えデータを扱うという競合的な結果を得たが、それでも服の情報に過度に依存する傾向にあり、人間の外見のダイナミックな性質によって性能が制限される傾向にある。 この課題を軽減するために,ReIDタスク内でポーズガイダンスを学習するための効果的なフレームワークであるPose Guidance by Supervision(PGS)フレームワークを提案する。 このアプローチは、事前訓練された特徴からのポーズ知識と人的部分情報を活用して、衣服関連情報にネットワークを集中させることにより、深層学習モデルに対する衣服の影響を軽減する。 5つのベンチマークデータセットに関する広範な実験は、reidタスクで堅牢なモデルを開発することを約束する他の最先端メソッドと比較して、我々のフレームワークが競争力のある結果を達成していることを示している。 私たちのコードはhttps://github.com/huyquoctrinh/pgsで利用可能です。

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