論文の概要: PGDS: Pose-Guidance Deep Supervision for Mitigating Clothes-Changing in Person Re-Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05634v3
- Date: Sat, 1 Jun 2024 05:52:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 20:01:52.199578
- Title: PGDS: Pose-Guidance Deep Supervision for Mitigating Clothes-Changing in Person Re-Identification
- Title（参考訳）: PGDS:Pse-Guidance Deep Supervision for Mitigating Clothes-Changing in Person Redentification
- Authors: Quoc-Huy Trinh, Nhat-Tan Bui, Dinh-Hieu Hoang, Phuoc-Thao Vo Thi, Hai-Dang Nguyen, Debesh Jha, Ulas Bagci, Ngan Le, Minh-Triet Tran,
- Abstract要約: 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。
Re-IDで直面する最も重要な課題の1つは着替えであり、同じ人が異なる衣装に現れる可能性がある。
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-Guidance Deep Supervision (PGDS) を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.140070649542949
- 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 supports multimodal tasks, including text-based person retrieval and human matching. One of the most significant challenges faced in Re-ID is 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 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-Guidance Deep Supervision (PGDS), an effective framework for learning pose guidance within the Re-ID task. It consists of three modules: a human encoder, a pose encoder, and a Pose-to-Human Projection module (PHP). Our framework guides the human encoder, i.e., the main re-identification model, with pose information from the pose encoder through multiple layers via the knowledge transfer mechanism from the PHP module, helping the human encoder learn body parts information without increasing computation resources in the inference stage. Through extensive experiments, our method surpasses the performance of current state-of-the-art methods, demonstrating its robustness and effectiveness for real-world applications. Our code is available at https://github.com/huyquoctrinh/PGDS.
- 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人間のマッチングなど、マルチモーダルタスクをサポートする。
Re-IDで直面する最も重要な課題の1つは着替えであり、同じ人が異なる衣装に現れる可能性がある。
従来は衣服データの整合性維持や衣服の変化データ処理において顕著な進歩を遂げてきたが、外見のダイナミックな性質によって性能が制限されるため、服の情報に過度に依存している。
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-Guidance Deep Supervision (PGDS) を提案する。
人間エンコーダ、ポーズエンコーダ、Pose-to-Human Projectionモジュール(PHP)の3つのモジュールで構成されている。
本稿では,PHPモジュールからの知識伝達機構を介し,ポーズエンコーダから複数のレイヤを通してポーズ情報を抽出し,推論段階において計算資源を増大させることなく,人間のエンコーダが情報の一部を学習するのを支援する。
大規模な実験を通じて,本手法は現在の最先端手法の性能を超越し,実世界の応用におけるロバスト性と有効性を示す。
私たちのコードはhttps://github.com/huyquoctrinh/PGDS.comで公開されています。
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