論文の概要: DROP: Decouple Re-Identification and Human Parsing with Task-specific Features for Occluded Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.18032v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 17:54:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 13:40:41.384574
• Title: DROP: Decouple Re-Identification and Human Parsing with Task-specific Features for Occluded Person Re-identification
• Title（参考訳）: drop: 身元確認とタスク固有の特徴を備えた人間のパースを分離する
• Authors: Shuguang Dou, Xiangyang Jiang, Yuanpeng Tu, Junyao Gao, Zefan Qu, Qingsong Zhao, Cairong Zhao
• Abstract要約: 本稿では,隠蔽者再識別(ReID)のためのDouple Re-identificatiOnとHuman Parsing(DROP)手法について紹介する。 ReIDと人間の構文解析の同時学習にグローバルな特徴を用いる主流のアプローチとは異なり、DROPは、前者の劣る性能はReIDと人間の解析機能の異なる要件に起因すると主張している。 実験の結果、DROPの有効性、特にOccluded-Dukeで76.8%のランク1の精度を達成し、2つの主要な方法を超えた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.910080319118498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paper introduces the Decouple Re-identificatiOn and human Parsing (DROP) method for occluded person re-identification (ReID). Unlike mainstream approaches using global features for simultaneous multi-task learning of ReID and human parsing, or relying on semantic information for attention guidance, DROP argues that the inferior performance of the former is due to distinct granularity requirements for ReID and human parsing features. ReID focuses on instance part-level differences between pedestrian parts, while human parsing centers on semantic spatial context, reflecting the internal structure of the human body. To address this, DROP decouples features for ReID and human parsing, proposing detail-preserving upsampling to combine varying resolution feature maps. Parsing-specific features for human parsing are decoupled, and human position information is exclusively added to the human parsing branch. In the ReID branch, a part-aware compactness loss is introduced to enhance instance-level part differences. Experimental results highlight the efficacy of DROP, especially achieving a Rank-1 accuracy of 76.8% on Occluded-Duke, surpassing two mainstream methods. The codebase is accessible at https://github.com/shuguang-52/DROP.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,隠蔽者再識別(ReID)のためのDouple Re-identificatiOnとHuman Parsing(DROP)手法を提案する。 ReIDと人間の構文解析の同時学習にグローバルな特徴を用いる主流のアプローチと異なり、注意誘導のための意味情報に依存しているのに対し、DROPは、ReIDと人間の構文解析の特徴に対する明確な粒度の要求によって、前者の劣る性能が引き起こされると主張している。 reidは歩行者の部位間のインスタンス部分レベルの差異に焦点を当て、人間の解析は身体の内部構造を反映した意味的な空間的文脈に焦点を当てている。 これを解決するため、DROPはReIDとヒューマンパースの機能を切り離し、様々な解像度の特徴マップを組み合わせるために詳細保存アップサンプリングを提案する。 ヒト解析のためのパーシング固有の特徴を分離し、ヒト解析枝にヒトの位置情報のみを付加する。 ReIDブランチでは、インスタンスレベルの部分差を高めるために、部分認識のコンパクトさ損失が導入される。 実験の結果、DROPの有効性、特にOccluded-Dukeで76.8%のランク1の精度を達成し、2つの主要な方法を超えた。 コードベースはhttps://github.com/shuguang-52/DROPでアクセスできる。

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