論文の概要: Progressive Contrastive Learning with Multi-Prototype for Unsupervised
Visible-Infrared Person Re-identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19026v1
- Date: Thu, 29 Feb 2024 10:37:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-01 15:12:04.869144
- Title: Progressive Contrastive Learning with Multi-Prototype for Unsupervised
Visible-Infrared Person Re-identification
- Title（参考訳）: 教師なし可視赤外人物再識別のためのマルチプロトタイプによるプログレッシブコントラスト学習
- Authors: Jiangming Shi, Xiangbo Yin, Yaoxing Wang, Xiaofeng Liu, Yuan Xie,
Yanyun Qu
- Abstract要約: 教師なし可視人物再識別(USVI-ReID)は、赤外線画像中の特定人物と、アノテーションなしで可視画像とをマッチングすることを目的としており、その逆も目的である。
既存のほとんどの手法はクラスタベースのコントラスト学習を用いてUSVI-ReID問題に対処する。
UVI-ReIDのためのマルチプロトタイプ(PCLMP)法によるプログレッシブコントラスト学習を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.970811440415886
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unsupervised visible-infrared person re-identification (USVI-ReID) aims to
match specified people in infrared images to visible images without annotation,
and vice versa. USVI-ReID is a challenging yet under-explored task. Most
existing methods address the USVI-ReID problem using cluster-based contrastive
learning, which simply employs the cluster center as a representation of a
person. However, the cluster center primarily focuses on shared information,
overlooking disparity. To address the problem, we propose a Progressive
Contrastive Learning with Multi-Prototype (PCLMP) method for USVI-ReID. In
brief, we first generate the hard prototype by selecting the sample with the
maximum distance from the cluster center. This hard prototype is used in the
contrastive loss to emphasize disparity. Additionally, instead of rigidly
aligning query images to a specific prototype, we generate the dynamic
prototype by randomly picking samples within a cluster. This dynamic prototype
is used to retain the natural variety of features while reducing instability in
the simultaneous learning of both common and disparate information. Finally, we
introduce a progressive learning strategy to gradually shift the model's
attention towards hard samples, avoiding cluster deterioration. Extensive
experiments conducted on the publicly available SYSU-MM01 and RegDB datasets
validate the effectiveness of the proposed method. PCLMP outperforms the
existing state-of-the-art method with an average mAP improvement of 3.9%. The
source codes will be released.
- Abstract（参考訳）: unsupervised visible-infrared person re-id(usvi-reid)は、赤外線画像中の特定の人物を注釈なしで可視画像とマッチングすることを目的としている。
USVI-ReIDは難しいが未調査の課題だ。
既存のほとんどのメソッドは、クラスタベースのコントラスト学習を使用してUSVI-ReID問題に対処する。
しかし、クラスタセンターは主に共有情報に焦点を当てており、格差を見渡している。
この問題に対処するために,USVI-ReIDのためのマルチプロトタイプ(PCLMP)法によるプログレッシブコントラスト学習を提案する。
簡単に言えば,まず,クラスタ中心から最大距離のサンプルを選択することで,ハードプロトタイプを生成する。
このハードプロトタイプは対照的な損失を強調するために使用される。
さらに,クエリ画像を特定のプロトタイプに厳格に整列させる代わりに,クラスタ内のサンプルをランダムに選択して動的プロトタイプを生成する。
この動的プロトタイプは、共通情報と異情報の両方の同時学習における不安定性を低減しつつ、様々な特徴を維持するために使用される。
最後に,クラスタ劣化を回避するために,モデルの注意を徐々にハードサンプルにシフトさせるプログレッシブ学習戦略を提案する。
SYSU-MM01とRegDBのデータセットを用いて,提案手法の有効性を検証した。
PCLMPは既存の最先端手法よりも平均3.9%向上した。
ソースコードはリリースされます。
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