論文の概要: Nighttime Person Re-Identification via Collaborative Enhancement Network with Multi-domain Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16246v1
• Date: Mon, 25 Dec 2023 12:19:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 20:33:33.417275
• Title: Nighttime Person Re-Identification via Collaborative Enhancement Network with Multi-domain Learning
• Title（参考訳）: マルチドメイン学習を用いた協調強化ネットワークによる夜間人物再同定
• Authors: Andong Lu, Tianrui Zha, Chenglong Li, Jin Tang, Xiaofeng Wang, Bin Luo
• Abstract要約: 本稿では,並列フレームワークにおけるマルチレベル機能インタラクションを行うCENetという新しい協調型拡張ネットワークを提案する。 特にCENetは並列トランスフォーマーネットワークであり、設計された並列構造は、ライティング画像の品質がReID性能に与える影響を避けることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.569388978241495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Prevalent nighttime ReID methods typically combine relighting networks and ReID networks in a sequential manner, which not only restricts the ReID performance by the quality of relighting images, but also neglects the effective collaborative modeling between image relighting and person ReID tasks. To handle these problems, we propose a novel Collaborative Enhancement Network called CENet, which performs the multilevel feature interactions in a parallel framework, for nighttime person ReID. In particular, CENet is a parallel Transformer network, in which the designed parallel structure can avoid the impact of the quality of relighting images on ReID performance. To perform effective collaborative modeling between image relighting and person ReID tasks, we integrate the multilevel feature interactions in CENet. Specifically, we share the Transformer encoder to build the low-level feature interaction, and then perform the feature distillation to transfer the high-level features from image relighting to ReID. In addition, the sizes of existing real-world nighttime person ReID datasets are small, and large-scale synthetic ones exhibit substantial domain gaps with real-world data. To leverage both small-scale real-world and large-scale synthetic training data, we develop a multi-domain learning algorithm, which alternately utilizes both kinds of data to reduce the inter-domain difference in the training of CENet. Extensive experiments on two real nighttime datasets, \textit{Night600} and \textit{RGBNT201$_{rgb}$}, and a synthetic nighttime ReID dataset are conducted to validate the effectiveness of CENet. We will release the code and synthetic dataset.
• Abstract（参考訳）: 典型的な夜間ReID法は、リライトネットワークとReIDネットワークを逐次的に組み合わせて、リライト画像の品質によってReID性能を制限するだけでなく、画像リライトと人物ReIDタスク間の効果的な協調モデリングを無視する。 これらの問題に対処するため、夜間のReIDのための並列フレームワークでマルチレベル機能インタラクションを行うCENetと呼ばれる新しい協調型拡張ネットワークを提案する。 特にCENetは並列トランスフォーマーネットワークであり、設計された並列構造は、ライティング画像の品質がReID性能に与える影響を避けることができる。 画像リライトと人物ReIDタスクの効果的な協調モデリングを実現するため,CENetに多層特徴相互作用を統合する。 具体的には、低レベルの特徴相互作用を構築するためにトランスコーダを共有し、その特徴蒸留を行い、高レベルの特徴を画像のリライトからreidに転送する。 さらに、実世界の夜間人物ReIDデータセットのサイズは小さく、大規模な合成データセットは、実世界のデータとかなりのドメインギャップを示す。 実世界と大規模総合訓練データの両方を活用するために,両種類のデータを交互に活用し,cenetの訓練におけるドメイン間差を低減するマルチドメイン学習アルゴリズムを開発した。 CENetの有効性を検証するために,2つの実夜間データセット, \textit{Night600} と \textit{RGBNT201$_{rgb}$} と合成夜間ReIDデータセットの大規模な実験を行った。 コードと合成データセットをリリースします。

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