論文の概要: Learning Commonality, Divergence and Variety for Unsupervised Visible-Infrared Person Re-identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19026v3
- Date: Thu, 24 Oct 2024 09:00:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-25 16:43:05.628204
- Title: Learning Commonality, Divergence and Variety for Unsupervised Visible-Infrared Person Re-identification
- Title（参考訳）: 教師なし視覚障害者の再識別のための共通性・多様性・多様性の学習
- Authors: Jiangming Shi, Xiangbo Yin, Yachao Zhang, Zhizhong Zhang, 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に対処する。
我々は,USVI-ReIDのためのハードおよびダイナミックプロトタイプを用いた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）: 32.537029197752915
- License:
- Abstract: Unsupervised visible-infrared person re-identification (USVI-ReID) aims to match specified people in infrared images to visible images without annotations, and vice versa. USVI-ReID is a challenging yet under-explored task. Most existing methods address the USVI-ReID using cluster-based contrastive learning, which simply employs the cluster center as a representation of a person. However, the cluster center primarily focuses on commonality, overlooking divergence and variety. To address the problem, we propose a Progressive Contrastive Learning with Hard and Dynamic Prototypes method for USVI-ReID. In brief, we generate the hard prototype by selecting the sample with the maximum distance from the cluster center. We theoretically show that the hard prototype is used in the contrastive loss to emphasize divergence. Additionally, instead of rigidly aligning query images to a specific prototype, we generate the dynamic prototype by randomly picking samples within a cluster. The dynamic prototype is used to encourage the variety. Finally, we introduce a progressive learning strategy to gradually shift the model's attention towards divergence and variety, avoiding cluster deterioration. Extensive experiments conducted on the publicly available SYSU-MM01 and RegDB datasets validate the effectiveness of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: 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。
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に対処する。
しかし、クラスタセンターは主に共通点に焦点を当てており、ばらつきや多様性を見下ろしている。
この問題に対処するために,USVI-ReIDのためのハードおよびダイナミックプロトタイプを用いた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、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。
理論的には、ハードプロトタイプは、分散を強調するために対照的な損失に使用される。
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。
動的プロトタイプは、多様性を促進するために使用されます。
最後に,クラスタ劣化を回避し,段階的な学習戦略を導入し,モデルの関心を分散と多様性に徐々にシフトさせる。
公開されているSYSU-MM01およびRegDBデータセットで実施された大規模な実験により,提案手法の有効性が検証された。
関連論文リスト
- Self-Supervised Representation Learning for Adversarial Attack Detection [6.528181610035978]
教師付き学習に基づく敵攻撃検出手法は,多数のラベル付きデータに依存している。
この欠点に対処するために、敵攻撃検出タスクのための自己教師付き表現学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-05T09:37:16Z) - Self-similarity Driven Scale-invariant Learning for Weakly Supervised
Person Search [66.95134080902717]
自己相似性駆動型スケール不変学習(SSL)という新しいワンステップフレームワークを提案する。
本稿では,ネットワークを前景と学習スケール不変の機能に集中させるための,マルチスケール・エクステンプラー・ブランチを提案する。
PRWおよびCUHK-SYSUデータベースの実験により,本手法の有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-25T04:48:11Z) - Deep Intra-Image Contrastive Learning for Weakly Supervised One-Step
Person Search [98.2559247611821]
本稿では,シームズネットワークを用いた画像内コントラスト学習について述べる。
本手法は,弱教師付きワンステップ人物探索手法の最先端性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-09T12:45:20Z) - Dynamic Prototype Mask for Occluded Person Re-Identification [88.7782299372656]
既存の手法では、目に見える部分を識別するために、余分なネットワークによって提供される身体の手がかりを利用することで、この問題に対処している。
2つの自己明快な事前知識に基づく新しい動的プロトタイプマスク(DPM)を提案する。
この条件下では、隠蔽された表現は、選択された部分空間において自然にうまく整列することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-19T03:31:13Z) - Towards Homogeneous Modality Learning and Multi-Granularity Information
Exploration for Visible-Infrared Person Re-Identification [16.22986967958162]
Visible-infrared person re-identification (VI-ReID) は、可視・赤外線カメラビューを介して人物画像の集合を検索することを目的とした、困難かつ必須の課題である。
従来の手法では, GAN (Generative Adversarial Network) を用いて, モーダリティ・コンシデント・データを生成する手法が提案されている。
そこで本研究では、視線外デュアルモード学習をグレーグレー単一モード学習問題として再構成する、統一されたダークラインスペクトルであるAligned Grayscale Modality (AGM)を用いて、モード間マッチング問題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-11T03:03:19Z) - Hybrid Dynamic Contrast and Probability Distillation for Unsupervised
Person Re-Id [109.1730454118532]
非監督的人物再識別(Re-Id)は、リードワールドビデオ監視システムにおける実践的応用により注目されている。
本稿では,ハイブリッド動的クラスタコントラストと確率蒸留アルゴリズムを提案する。
教師なしRe-Id問題を局所-言語的ダイナミックコントラスト学習と自己教師付き確率蒸留の枠組みに統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-29T02:56:45Z) - Learning by Aligning: Visible-Infrared Person Re-identification using
Cross-Modal Correspondences [42.16002082436691]
VI-reIDの主な課題は、個人画像間のクラス内変動と、可視画像と赤外線画像の相互差である。
我々はこれらの問題に統一的な方法で対処する新しい特徴学習フレームワークを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-17T03:38:51Z) - Unsupervised Person Re-identification with Stochastic Training Strategy [29.639040901941726]
最先端の教師なしのre-IDメソッドは通常、クラスタリングベースの戦略に従う。
画像がセントロイドに近づくように強制すると、クラスタリングの結果が強調される。
従来手法では、異なるトレーニングイテレーションで得られた特徴を利用して1セントロイドを表現していた。
学習戦略を用いた教師なしのre-IDアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-16T07:23:58Z) - Cluster-guided Asymmetric Contrastive Learning for Unsupervised Person
Re-Identification [10.678189926088669]
Re-ID(unsupervised person re-identification)は、異なるカメラビューからの歩行者イメージを教師なし環境でマッチングすることを目的としている。
教師なしのRe-IDのための既存のメソッドは通常、クラスタリングの擬似ラベル上に構築される。
本稿では、教師なしのRe-IDに対して、クラスタ誘導型非対称コントラスト学習(CACL)アプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-15T02:40:22Z) - Camera-aware Proxies for Unsupervised Person Re-Identification [60.26031011794513]
本稿では、アノテーションを必要としない純粋に教師なしの人物識別(Re-ID)問題に取り組む。
各クラスタを複数のプロキシに分割し、それぞれのプロキシが同じカメラからのインスタンスを表すことを提案する。
カメラ認識プロキシに基づいて、カメラ内およびカメラ間コントラスト学習コンポーネントをre-idモデル用に設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-19T12:37:04Z) - CSI: Novelty Detection via Contrastive Learning on Distributionally
Shifted Instances [77.28192419848901]
コントラストシフトインスタンス (CSI) という,単純かつ効果的な手法を提案する。
従来のコントラスト学習法のように,サンプルを他の例と対比することに加えて,本トレーニング手法では,サンプルを分散シフトによる拡張と対比する。
本実験は, 種々の新規検出シナリオにおける本手法の優位性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-16T08:32:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。