論文の概要: Bidirectional Multi-Step Domain Generalization for Visible-Infrared Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10782v1
• Date: Sat, 16 Mar 2024 03:03:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 21:54:53.863129
• Title: Bidirectional Multi-Step Domain Generalization for Visible-Infrared Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 可視赤外人物再同定のための双方向多段階領域一般化
• Authors: Mahdi Alehdaghi, Pourya Shamsolmoali, Rafael M. O. Cruz, Eric Granger,
• Abstract要約: 可視赤外人物再識別(V-I ReID)における重要な課題は、モダリティ間の重要な相違を効果的に解決できるバックボーンモデルを訓練することである。 本稿では,多目的多段階領域一般化(Bidirectional Multi-step Domain Generalization)について紹介する。 挑戦的なV-I ReIDデータセットを用いて行った実験は、我々のBMDGアプローチがV-Iの人物ReIDから中間ドメインを生成する最先端のパーツベースモデルや手法より優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.14946364107671
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A key challenge in visible-infrared person re-identification (V-I ReID) is training a backbone model capable of effectively addressing the significant discrepancies across modalities. State-of-the-art methods that generate a single intermediate bridging domain are often less effective, as this generated domain may not adequately capture sufficient common discriminant information. This paper introduces the Bidirectional Multi-step Domain Generalization (BMDG), a novel approach for unifying feature representations across diverse modalities. BMDG creates multiple virtual intermediate domains by finding and aligning body part features extracted from both I and V modalities. Indeed, BMDG aims to reduce the modality gaps in two steps. First, it aligns modalities in feature space by learning shared and modality-invariant body part prototypes from V and I images. Then, it generalizes the feature representation by applying bidirectional multi-step learning, which progressively refines feature representations in each step and incorporates more prototypes from both modalities. In particular, our method minimizes the cross-modal gap by identifying and aligning shared prototypes that capture key discriminative features across modalities, then uses multiple bridging steps based on this information to enhance the feature representation. Experiments conducted on challenging V-I ReID datasets indicate that our BMDG approach outperforms state-of-the-art part-based models or methods that generate an intermediate domain from V-I person ReID.
• Abstract（参考訳）: 可視赤外人物再識別(V-I ReID)における重要な課題は、モダリティ間の重要な相違に効果的に対処できるバックボーンモデルを訓練することである。 単一の中間ブリッジドメインを生成する最先端の手法は、この生成されたドメインが十分な共通識別情報を適切に取得できないため、効果が低いことが多い。 本稿では,双方向多段階領域一般化(BMDG)について紹介する。 BMDGは、IとVの両方のモダリティから抽出された身体部分の特徴を発見し、整列することで、複数の仮想中間ドメインを生成する。 実際、BMDGは2つのステップでモダリティギャップを減らすことを目指している。 第一に、VとIの画像から共有およびモダリティ不変の身体部分のプロトタイプを学習することにより、特徴空間におけるモダリティを整合させる。 そして、双方向多段階学習を適用して特徴表現を一般化し、各ステップにおける特徴表現を段階的に洗練し、両方のモダリティからより多くのプロトタイプを組み込む。 特に,本手法は,モダリティ間の重要な識別的特徴を捕捉する共有プロトタイプを識別・整合させることにより,モダリティ間のギャップを最小化し,その情報に基づいて複数のブリッジングステップを用いて特徴表現を強化する。 挑戦的なV-I ReIDデータセットを用いて行った実験は、我々のBMDGアプローチがV-Iの人物ReIDから中間ドメインを生成する最先端のパーツベースモデルや手法より優れていることを示している。

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