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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16246v2
• Date: Sat, 04 Jan 2025 03:50:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 16:36:49.183611
• Title: Nighttime Person Re-Identification via Collaborative Enhancement Network with Multi-domain Learning
• Title（参考訳）: 複数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, Chenglong Li, Tianrui Zha, Jin Tang, Xiaofeng Wang, Bin Luo,
• Abstract要約: 本稿では、夜間のReIDのための並列フレームワークにおいて、多レベル特徴相互作用を行う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の設計した並列構造は,リライティング画像の品質がReID性能に与える影響を回避するだけでなく,画像リライティングと人物ReIDタスクの協調関係を掘り下げることを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.13081086915467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prevalent nighttime person re-identification (ReID) methods typically combine image relighting and ReID networks in a sequential manner. However, their performance (recognition accuracy) is limited by the quality of relighting images and insufficient collaboration between image relighting and 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, the designed parallel structure of CENet can not only avoid the impact of the quality of relighting images on ReID performance, but also allow us to mine the collaborative relations between image relighting and person ReID tasks. To this end, we integrate the multilevel feature interactions in CENet, where we first share the Transformer encoder to build the low-level feature interaction, and then perform the feature distillation that transfers the high-level features from image relighting to ReID, thereby alleviating the severe image degradation issue caused by the nighttime scenario while avoiding the impact of relighting images. In addition, the sizes of existing real-world nighttime person ReID datasets are limited, 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 training procedure. 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 release the code and synthetic dataset at: \hyperlink{https://github.com/Alexadlu/CENet}{\color{red} https://github.com/Alexadlu/CENet}.
• Abstract（参考訳）: 典型的な夜間人物再識別法(ReID)は、画像のリライトとReIDネットワークを逐次的に組み合わせている。 しかし、その性能(認識精度)は、リライティング画像の品質と、リライティングとReIDタスク間のコラボレーションの不十分さによって制限される。 このような問題に対処するために、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実行する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の設計した並列構造は,リライティング画像の品質がReID性能に与える影響を回避するだけでなく,画像リライティングと人物ReIDタスクの協調関係を掘り下げることを可能にする。 この目的のために、CENetのマルチレベル機能インタラクションを統合し、まずTransformerエンコーダを共有して低レベル機能インタラクションを構築し、次に、高レベルの特徴を画像リライトからReIDに転送する機能蒸留を実行する。 さらに、実世界の夜間人物ReIDデータセットのサイズは制限されており、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。 実世界の小規模な学習データと大規模合成学習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利用し,訓練手順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は以下の通りである。 \hyperlink{https://github.com/Alexadlu/CENet}{\color{red} https://github.com/Alexadlu/CENet}。

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