論文の概要: Identity-aware Dual-constraint Network for Cloth-Changing Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08270v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 05:46:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 15:15:55.338099
• Title: Identity-aware Dual-constraint Network for Cloth-Changing Person Re-identification
• Title（参考訳）: 衣服交換者のためのアイデンティティ対応デュアル制約ネットワーク 再同定
• Authors: Peini Guo, Mengyuan Liu, Hong Liu, Ruijia Fan, Guoquan Wang, Bin He
• Abstract要約: CC-ReID(CC-Changing Person Re-Identification)は、歩行者が着替えを行うより現実的な監視シナリオにおいて、対象者を正確に識別することを目的としている。 大きな進歩にもかかわらず、既存のCC-ReIDデータセットの限られた布質変化トレーニングサンプルは、モデルが布質非関連の特徴を適切に学習することを妨げている。 本稿では,CC-ReIDタスクのためのID-Aware Dual-Constraint Network (IDNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.527187885689381
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cloth-Changing Person Re-Identification (CC-ReID) aims to accurately identify the target person in more realistic surveillance scenarios, where pedestrians usually change their clothing. Despite great progress, limited cloth-changing training samples in existing CC-ReID datasets still prevent the model from adequately learning cloth-irrelevant features. In addition, due to the absence of explicit supervision to keep the model constantly focused on cloth-irrelevant areas, existing methods are still hampered by the disruption of clothing variations. To solve the above issues, we propose an Identity-aware Dual-constraint Network (IDNet) for the CC-ReID task. Specifically, to help the model extract cloth-irrelevant clues, we propose a Clothes Diversity Augmentation (CDA), which generates more realistic cloth-changing samples by enriching the clothing color while preserving the texture. In addition, a Multi-scale Constraint Block (MCB) is designed, which extracts fine-grained identity-related features and effectively transfers cloth-irrelevant knowledge. Moreover, a Counterfactual-guided Attention Module (CAM) is presented, which learns cloth-irrelevant features from channel and space dimensions and utilizes the counterfactual intervention for supervising the attention map to highlight identity-related regions. Finally, a Semantic Alignment Constraint (SAC) is designed to facilitate high-level semantic feature interaction. Comprehensive experiments on four CC-ReID datasets indicate that our method outperforms prior state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: CC-ReID(CC-Changing Person Re-Identification)は、歩行者が着替えを行うより現実的な監視シナリオにおいて、対象者を正確に識別することを目的としている。 大きな進歩にもかかわらず、既存のCC-ReIDデータセットの限られた布質変化トレーニングサンプルは、モデルが布質非関連の特徴を適切に学習することを妨げている。 また、布地を常に重視し続けるための明示的な監督が欠如しているため、服のバリエーションの破壊により、既存の手法はいまだに妨げられている。 上記の課題を解決するために,CC-ReIDタスクに対してIDNet(ID-Aware Dual-Constraint Network)を提案する。 具体的には,テクスチャを保ちながら着色を豊かにすることで,よりリアルな着色サンプルを生成する布の多様性向上(CDA)を提案する。 さらに,マルチスケール制約ブロック (MCB) を設計し, きめ細かな識別関連特徴を抽出し, 布の無関係な知識を効果的に伝達する。 さらに,CAM(Counterfactual-Guided Attention Module)を提示し,チャネル次元と空間次元から布地関係の特徴を学習し,注意マップを監督してアイデンティティ関連領域の強調を行う。 最後に、セマンティックアライメント制約(SAC)は、高レベルの意味的特徴の相互作用を容易にするように設計されている。 4つのCC-ReIDデータセットの総合的な実験により、我々の手法は最先端のアプローチよりも優れていることが示された。

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