論文の概要: Source-Guided Similarity Preservation for Online Person
Re-Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15206v1
- Date: Fri, 23 Feb 2024 09:07:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-26 15:12:08.537551
- Title: Source-Guided Similarity Preservation for Online Person
Re-Identification
- Title（参考訳）: オンライン人物再識別のためのソースガイド型類似性保存
- Authors: Hamza Rami, Jhony H. Giraldo, Nicolas Winckler, St\'ephane
Lathuili\`ere
- Abstract要約: Online Unsupervised Domain Adaptation (OUDA)は、よくアノテーションされたソースドメインデータセットでトレーニングされたモデルを、データストリームとして観測されたターゲットドメインに継続的に適応させるタスクである。
OUDAでは、人物Re-IDモデルは、破滅的な忘れとドメインシフトという、2つの大きな課題に直面しています。
本稿では、これら2つの問題を緩和する新しいソース誘導類似性保存(S2P)フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.655597435084387
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Online Unsupervised Domain Adaptation (OUDA) for person Re-Identification
(Re-ID) is the task of continuously adapting a model trained on a
well-annotated source domain dataset to a target domain observed as a data
stream. In OUDA, person Re-ID models face two main challenges: catastrophic
forgetting and domain shift. In this work, we propose a new Source-guided
Similarity Preservation (S2P) framework to alleviate these two problems. Our
framework is based on the extraction of a support set composed of source images
that maximizes the similarity with the target data. This support set is used to
identify feature similarities that must be preserved during the learning
process. S2P can incorporate multiple existing UDA methods to mitigate
catastrophic forgetting. Our experiments show that S2P outperforms previous
state-of-the-art methods on multiple real-to-real and synthetic-to-real
challenging OUDA benchmarks.
- Abstract（参考訳）: online unsupervised domain adaptation (ouda) for person re-id (re-id) は、よくアノテーションされたソースドメインデータセットでトレーニングされたモデルを、データストリームとして観察されるターゲットドメインに継続的に適用するタスクである。
OUDAでは、人物Re-IDモデルは、破滅的な忘れとドメインシフトという、2つの大きな課題に直面しています。
本稿では,これら2つの問題を緩和するための新しいソース誘導類似性保存(S2P)フレームワークを提案する。
本フレームワークは,対象データとの類似性を最大化するソースイメージからなるサポートセットの抽出に基づいている。
このサポートセットは、学習プロセス中に保存しなければならない特徴の類似性を特定するために使用される。
S2Pは、破滅的な忘れを緩和するために、既存の複数のUDAメソッドを組み込むことができる。
実験の結果、s2pは、複数の実対実および合成対実の挑戦的なoudaベンチマークにおいて、以前の最先端の手法よりも優れていることがわかった。
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