論文の概要: PGS: Pose-Guided Supervision for Mitigating Clothes-Changing in Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05634v2
• Date: Sun, 31 Dec 2023 17:50:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 00:49:01.048408
• Title: PGS: Pose-Guided Supervision for Mitigating Clothes-Changing in Person Re-Identification
• Title（参考訳）: PGS:人体再同定における衣服交換の緩和のためのPose-Guided Supervision
• Authors: Quoc-Huy Trinh and Nhat-Tan Bui and Dinh-Hieu Hoang and Phuoc-Thao Vo Thi and Hai-Dang Nguyen and Debesh Jha and Ulas Bagci and Ngan Le and Minh-Triet Tran
• Abstract要約: Pose-Guided Supervision (PGS)は、Re-IDタスク内でポーズガイダンスを学ぶための効果的なフレームワークである。 我々のフレームワークは、常に現在の最先端メソッドのパフォーマンスを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.521396957436526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Person Re-Identification (Re-ID) 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. Among the significant challenges faced in Re-ID, one of the most prominent is dealing with clothes-changing, where the same person may appear in different outfits. While previous methods have made notable progress in maintaining clothing data consistency and handling clothing change data, they still tend to rely excessively on clothing information, which can limit performance due to the dynamic nature of human appearances. To mitigate this challenge, we propose the Pose-Guided Supervision (PGS), an effective framework for learning pose guidance within the Re-ID task. Our PGS consists of three modules: a human encoder, a pose encoder, and a Pose-to-Human Projection module (PHP). The pose encoder module utilizes a frozen pre-trained model while we fine-tune a pre-trained human-centric model for the human encoder module. Our PHP transfers pose knowledge from the pose encoder module to the human encoder module through multiple projectors. Our framework, following extensive experimentation on five benchmark datasets, consistently surpasses the performance of current state-of-the-art methods. Our code is available at https://github.com/huyquoctrinh/PGS.
• Abstract（参考訳）: 個人再識別(Re-ID)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。 Re-IDで直面する重要な課題の1つは、着替えを扱うことであり、同じ人が異なる衣装に現れる可能性がある。 これまでの方法では、衣服データの一貫性を維持し、衣服の変化データを扱うことは顕著な進歩を遂げてきたが、それでも服の情報に過度に依存する傾向にある。 この課題を軽減するために,Re-ID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-Guided Supervision (PGS)を提案する。 私たちのpgsは、人間のエンコーダ、ポーズエンコーダ、ポーズツーヒューマンプロジェクションモジュール(php)という3つのモジュールで構成されています。 ポーズエンコーダモジュールは凍結した事前学習モデルを使用し、人間のエンコーダモジュールのための事前学習された人間中心モデルを微調整する。 当社のPHP転送は、ポーズエンコーダモジュールから、複数のプロジェクタを介してヒューマンエンコーダモジュールへの知識を付加します。 筆者らのフレームワークは,5つのベンチマークデータセットに対する広範な実験を経て,現在最先端の手法の性能を常に上回っている。 私たちのコードはhttps://github.com/huyquoctrinh/pgsで利用可能です。

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