論文の概要: Spectrum-guided Feature Enhancement Network for Event Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01269v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 09:47:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 16:03:26.931757
• Title: Spectrum-guided Feature Enhancement Network for Event Person Re-Identification
• Title（参考訳）: イベントパーソン再識別のためのスペクトル誘導特徴強調ネットワーク
• Authors: Hongchen Tan, Yi Zhang, Xiuping Liu, Baocai Yin, Nan Ma, Xin Li, Huchuan Lu
• Abstract要約: スペクトル誘導型特徴拡張ネットワーク(SFE-Net)について紹介する。 SFE-Netは、Multi-grain Spectrum Attention Mechanism (MSAM)とConsecutive Patch Dropout Module (CPDM)の2つの革新的なコンポーネントで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.52960675574353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a cutting-edge biosensor, the event camera holds significant potential in the field of computer vision, particularly regarding privacy preservation. However, compared to traditional cameras, event streams often contain noise and possess extremely sparse semantics, posing a formidable challenge for event-based person re-identification (event Re-ID). To address this, we introduce a novel event person re-identification network: the Spectrum-guided Feature Enhancement Network (SFE-Net). This network consists of two innovative components: the Multi-grain Spectrum Attention Mechanism (MSAM) and the Consecutive Patch Dropout Module (CPDM). MSAM employs a fourier spectrum transform strategy to filter event noise, while also utilizing an event-guided multi-granularity attention strategy to enhance and capture discriminative person semantics. CPDM employs a consecutive patch dropout strategy to generate multiple incomplete feature maps, encouraging the deep Re-ID model to equally perceive each effective region of the person's body and capture robust person descriptors. Extensive experiments on Event Re-ID datasets demonstrate that our SFE-Net achieves the best performance in this task.
• Abstract（参考訳）: 最先端バイオセンサーとして、イベントカメラはコンピュータビジョン、特にプライバシー保護の分野で大きな可能性を秘めている。 しかし、従来のカメラと比較して、イベントストリームはノイズを伴い、非常にスパースなセマンティクスを持ち、イベントベースの人物の再識別(イベントRe-ID)に深刻な課題を呈する。 そこで我々は,新しい人物識別ネットワークであるスペクトル誘導特徴強調ネットワーク(SFE-Net)を紹介した。 このネットワークは、2つの革新的なコンポーネント、MSAM(Multi-grain Spectrum Attention Mechanism)とCPDM(Consecutive Patch Dropout Module)で構成されている。 MSAMは、イベントノイズをフィルタリングするためにフーリエスペクトル変換戦略を使用し、また、イベント誘導多粒度注意戦略を利用して、識別的人物意味論を強化し、捉える。 CPDMは、複数の不完全な特徴マップを生成するために、連続的なパッチドロップアウト戦略を採用しており、ディープ Re-IDモデルは、人の身体の各有効領域を等しく知覚し、堅牢な人物記述子を捕獲することを奨励している。 Event Re-IDデータセットに関する大規模な実験は、私たちのSFE-Netがこのタスクで最高のパフォーマンスを達成することを示す。

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