論文の概要: From Synthetic to Real: Unveiling the Power of Synthetic Data for Video Person Re-ID

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02108v1
• Date: Sat, 3 Feb 2024 10:19:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 22:02:38.222466
• Title: From Synthetic to Real: Unveiling the Power of Synthetic Data for Video Person Re-ID
• Title（参考訳）: 合成からリアルへ:ビデオパーソナライズのための合成データのパワーを披露する
• Authors: Xiangqun Zhang, Ruize Han, Wei Feng
• Abstract要約: クロスドメインビデオに基づく人物再識別(Re-ID)の新たな課題について検討する。 合成ビデオデータセットをトレーニングのソースドメインとし、実世界のビデオを使ってテストする。 クロスドメイン設定における実際のデータよりも、合成データがより優れていることに驚きます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.81210364737776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we study a new problem of cross-domain video based person re-identification (Re-ID). Specifically, we take the synthetic video dataset as the source domain for training and use the real-world videos for testing, which significantly reduces the dependence on real training data collection and annotation. To unveil the power of synthetic data for video person Re-ID, we first propose a self-supervised domain invariant feature learning strategy for both static and temporal features. Then, to further improve the person identification ability in the target domain, we develop a mean-teacher scheme with the self-supervised ID consistency loss. Experimental results on four real datasets verify the rationality of cross-synthetic-real domain adaption and the effectiveness of our method. We are also surprised to find that the synthetic data performs even better than the real data in the cross-domain setting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,クロスドメインビデオに基づく人物再識別(Re-ID)の新たな課題について検討する。 具体的には、合成ビデオデータセットをトレーニングのソースドメインとして、実世界のビデオを使ってテストし、実際のトレーニングデータ収集とアノテーションへの依存を著しく低減する。 ビデオ人物の合成データのパワーを明らかにするために,まず静的特徴と時間的特徴の両方を対象とした自己教師付きドメイン不変特徴学習戦略を提案する。 そこで,対象領域における人物識別能力をさらに向上するため,自己教師型ID一貫性損失を用いた平均教師制を考案した。 4つの実データを用いた実験結果から,クロスシンセティック・リアル領域適応の合理性と本手法の有効性が検証された。 また、クロスドメイン設定における実際のデータよりも、合成データがより優れていることに驚きます。

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