論文の概要: AG-ReID.v2: Bridging Aerial and Ground Views for Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02634v1
• Date: Fri, 5 Jan 2024 04:53:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 16:08:27.265971
• Title: AG-ReID.v2: Bridging Aerial and Ground Views for Person Re-identification
• Title（参考訳）: AG-ReID.v2: 人体再識別のための航空と地上の展望
• Authors: Huy Nguyen, Kien Nguyen, Sridha Sridharan, Clinton Fookes
• Abstract要約: 空中人物再識別(Re-ID)は、コンピュータビジョンにおいて固有の課題を提示する。 AG-ReID.v2は、空中および地上の混合シナリオにおいて、人物Re-ID用に特別に設計されたデータセットである。 このデータセットは、1,615人のユニークな個人の100,502枚の画像で構成され、それぞれに一致するIDと15のソフト属性ラベルが付加されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.241435887373804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aerial-ground person re-identification (Re-ID) presents unique challenges in computer vision, stemming from the distinct differences in viewpoints, poses, and resolutions between high-altitude aerial and ground-based cameras. Existing research predominantly focuses on ground-to-ground matching, with aerial matching less explored due to a dearth of comprehensive datasets. To address this, we introduce AG-ReID.v2, a dataset specifically designed for person Re-ID in mixed aerial and ground scenarios. This dataset comprises 100,502 images of 1,615 unique individuals, each annotated with matching IDs and 15 soft attribute labels. Data were collected from diverse perspectives using a UAV, stationary CCTV, and smart glasses-integrated camera, providing a rich variety of intra-identity variations. Additionally, we have developed an explainable attention network tailored for this dataset. This network features a three-stream architecture that efficiently processes pairwise image distances, emphasizes key top-down features, and adapts to variations in appearance due to altitude differences. Comparative evaluations demonstrate the superiority of our approach over existing baselines. We plan to release the dataset and algorithm source code publicly, aiming to advance research in this specialized field of computer vision. For access, please visit https://github.com/huynguyen792/AG-ReID.v2.
• Abstract（参考訳）: 空中人物再識別(re-id)は、高高度空中カメラと地上カメラの異なる視点、ポーズ、解像度から生じる、コンピュータビジョンにおけるユニークな課題である。 既存の研究は主に地上と地上のマッチングに重点を置いており、包括的なデータセットが多数存在するため、空中マッチングの探求は少ない。 そこで我々は,航空・地上混合シナリオにおける人物識別のためのデータセット ag-reid.v2 を提案する。 このデータセットは、一致するidと15のソフト属性ラベルでアノテートされた1,615のユニークな個人100,502の画像からなる。 データは、UAV、静止CCTV、スマートグラス統合カメラを用いて様々な視点から収集され、多様なアイデンティティー内バリエーションを提供する。 さらに、このデータセットに適した説明可能な注意ネットワークを開発した。 このネットワークは、ペアワイズ画像距離を効率よく処理し、重要なトップダウン機能を強調し、高度差による外観の変化に適応する3ストリームアーキテクチャを備えている。 比較評価は,既存ベースラインよりもアプローチが優れていることを示す。 我々は、このコンピュータビジョンの専門分野の研究を進めることを目的として、データセットとアルゴリズムのソースコードを公開する計画である。 アクセスにはhttps://github.com/huynguyen792/ag-reid.v2をご覧ください。

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