論文の概要: Transformer for Object Re-Identification: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06960v1
- Date: Sat, 13 Jan 2024 03:17:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 20:31:56.034920
- Title: Transformer for Object Re-Identification: A Survey
- Title（参考訳）: 物体再同定用変圧器:調査
- Authors: Mang Ye, Shuoyi Chen, Chenyue Li, Wei-Shi Zheng, David Crandall, Bo Du
- Abstract要約: 本稿では、TransformerベースのRe-IDの総合的なレビューと詳細な分析を行う。
教師なしRe-IDのトレンドを考えると,新しいトランスフォーマーベースラインUntransReIDを提案する。
この調査は、動物Re-IDの進歩を含む、幅広いRe-ID研究対象についてもカバーしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.10634142016542
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Object Re-Identification (Re-ID) aims to identify and retrieve specific
objects from varying viewpoints. For a prolonged period, this field has been
predominantly driven by deep convolutional neural networks. In recent years,
the Transformer has witnessed remarkable advancements in computer vision,
prompting an increasing body of research to delve into the application of
Transformer in Re-ID. This paper provides a comprehensive review and in-depth
analysis of the Transformer-based Re-ID. In categorizing existing works into
Image/Video-Based Re-ID, Re-ID with limited data/annotations, Cross-Modal
Re-ID, and Special Re-ID Scenarios, we thoroughly elucidate the advantages
demonstrated by the Transformer in addressing a multitude of challenges across
these domains. Considering the trending unsupervised Re-ID, we propose a new
Transformer baseline, UntransReID, achieving state-of-the-art performance on
both single-/cross modal tasks. Besides, this survey also covers a wide range
of Re-ID research objects, including progress in animal Re-ID. Given the
diversity of species in animal Re-ID, we devise a standardized experimental
benchmark and conduct extensive experiments to explore the applicability of
Transformer for this task to facilitate future research. Finally, we discuss
some important yet under-investigated open issues in the big foundation model
era, we believe it will serve as a new handbook for researchers in this field.
- Abstract（参考訳）: オブジェクト再識別(Re-ID)は、さまざまな視点から特定のオブジェクトを特定し、検索することを目的としている。
長期にわたって、この領域は主に深い畳み込みニューラルネットワークによって駆動されてきた。
近年、トランスフォーマーはコンピュータビジョンの著しい進歩を目の当たりにしており、Re-IDにおけるトランスフォーマーの応用について研究が進められている。
本稿では、TransformerベースのRe-IDの総合的なレビューと詳細な分析を行う。
Image/Video-based Re-ID, Re-ID with limited data/annotations, Cross-Modal Re-ID, Special Re-ID Scenarios に分類する際には, Transformer がこれらの領域にまたがるさまざまな課題に対処する上でのメリットを徹底的に解明する。
教師なしRe-IDの傾向を考慮し、シングル/クロスモードのタスクで最先端のパフォーマンスを実現するために、新しいトランスフォーマーベースラインUntransReIDを提案する。
この調査は、動物Re-IDの進歩を含む幅広いRe-ID研究対象もカバーしている。
動物リidの種多様性を考えると,標準化された実験ベンチマークを考案し,今後の研究を促進するためにトランスフォーマーの適用性を検討するために広範な実験を行う。
最後に、大きな基盤モデル時代において、重要かつ未解明のオープンな問題について議論し、この分野の研究者のための新しいハンドブックとして役立つと信じている。
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