Fugu-MT 論文翻訳(概要): BigGait: Learning Gait Representation You Want by Large Vision Models

論文の概要: BigGait: Learning Gait Representation You Want by Large Vision Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19122v1
Date: Thu, 29 Feb 2024 13:00:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-01 14:57:31.974490
Title: BigGait: Learning Gait Representation You Want by Large Vision Models
Title（参考訳）: BigGait: 大規模ビジョンモデルで望むゲット表現を学習する
Authors: Dingqiang Ye, Chao Fan, Jingzhe Ma, Xiaoming Liu, Shiqi Yu
Abstract要約: 既存の歩行認識手法は、教師あり学習によって駆動されるタスク固有の上流に頼り、明確な歩行表現を提供する。本研究では,タスクに依存しないLVM(Large Vision Models)が生み出す全目的知識に基づいて,効果的な歩行表現を探索し,BigGaitと呼ばれるシンプルで効率的な歩行フレームワークを提案する。 CCPG, CAISA-B* および SUSTech1K の実験結果から,BigGait は自己ドメインタスクとクロスドメインタスクの両方において,従来の手法よりも有意に優れていたことが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.540147393275774
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Gait recognition stands as one of the most pivotal remote identification technologies and progressively expands across research and industrial communities. However, existing gait recognition methods heavily rely on task-specific upstream driven by supervised learning to provide explicit gait representations, which inevitably introduce expensive annotation costs and potentially cause cumulative errors. Escaping from this trend, this work explores effective gait representations based on the all-purpose knowledge produced by task-agnostic Large Vision Models (LVMs) and proposes a simple yet efficient gait framework, termed BigGait. Specifically, the Gait Representation Extractor (GRE) in BigGait effectively transforms all-purpose knowledge into implicit gait features in an unsupervised manner, drawing from design principles of established gait representation construction approaches. Experimental results on CCPG, CAISA-B* and SUSTech1K indicate that BigGait significantly outperforms the previous methods in both self-domain and cross-domain tasks in most cases, and provides a more practical paradigm for learning the next-generation gait representation. Eventually, we delve into prospective challenges and promising directions in LVMs-based gait recognition, aiming to inspire future work in this emerging topic. The source code will be available at https://github.com/ShiqiYu/OpenGait.
Abstract（参考訳）: 歩行認識は最も重要なリモート識別技術の1つであり、研究や工業コミュニティに徐々に拡大している。しかし、既存の歩行認識手法は教師付き学習によって引き起こされるタスク固有の上流に大きく依存しており、明示的な歩行表現を提供しており、これは必然的に高価なアノテーションコストをもたらし、累積エラーを引き起こす可能性がある。この傾向から逃れて、本研究はタスク非依存大規模ビジョンモデル(lvms)が生み出す全目的知識に基づく効果的な歩行表現を探求し、biggaitと呼ばれる単純で効率的な歩行フレームワークを提案する。具体的には、BigGaitのGait Representation Extractor(GRE)は、すべての目的の知識を教師なしの方法で暗黙のMoit特徴に効果的に変換し、確立されたMoit表現構築アプローチの設計原則から導出する。 CCPG, CAISA-B* および SUSTech1K の実験結果から,BigGait は,ほとんどの場合において,自己ドメインタスクとクロスドメインタスクの両方において従来の手法よりも優れており,次世代の歩行表現を学習するためのより実用的なパラダイムを提供する。最終的に私たちは、LVMベースの歩行認識における将来的な課題と将来的な方向性を探求し、この新興トピックにおける将来の仕事を促すことを目指しています。ソースコードはhttps://github.com/shiqiyu/opengaitで入手できる。

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