論文の概要: Implicit Discriminative Knowledge Learning for Visible-Infrared Person Re-Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11708v2
- Date: Thu, 21 Mar 2024 02:48:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 12:50:46.122375
- Title: Implicit Discriminative Knowledge Learning for Visible-Infrared Person Re-Identification
- Title（参考訳）: 可視赤外人物再同定のための暗黙的識別的知識学習
- Authors: Kaijie Ren, Lei Zhang,
- Abstract要約: Visible-Infrared Person Re-identification (VI-ReID) は、横断歩行者検索の課題である。
既存の研究は主に、異なるモダリティのイメージを統一された空間に埋め込み、モダリティの共有された特徴をマイニングすることに焦点を当てている。
本稿では,モダリティ特定に含まれる暗黙的識別情報を発見・活用するために,新たなIDKLネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.592360872268223
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visible-Infrared Person Re-identification (VI-ReID) is a challenging cross-modal pedestrian retrieval task, due to significant intra-class variations and cross-modal discrepancies among different cameras. Existing works mainly focus on embedding images of different modalities into a unified space to mine modality-shared features. They only seek distinctive information within these shared features, while ignoring the identity-aware useful information that is implicit in the modality-specific features. To address this issue, we propose a novel Implicit Discriminative Knowledge Learning (IDKL) network to uncover and leverage the implicit discriminative information contained within the modality-specific. First, we extract modality-specific and modality-shared features using a novel dual-stream network. Then, the modality-specific features undergo purification to reduce their modality style discrepancies while preserving identity-aware discriminative knowledge. Subsequently, this kind of implicit knowledge is distilled into the modality-shared feature to enhance its distinctiveness. Finally, an alignment loss is proposed to minimize modality discrepancy on enhanced modality-shared features. Extensive experiments on multiple public datasets demonstrate the superiority of IDKL network over the state-of-the-art methods. Code is available at https://github.com/1KK077/IDKL.
- Abstract（参考訳）: Visible-Infrared Person Re-identification (VI-ReID) は、クラス内における大きな変化と、異なるカメラ間での横断的不一致のため、横断的歩行者検索の課題である。
既存の研究は主に、異なるモダリティのイメージを統一された空間に埋め込み、モダリティの共有された特徴をマイニングすることに焦点を当てている。
それらは共有された特徴の中でのみ独特な情報を求める一方で、モダリティ固有の特徴に暗黙的なアイデンティティに気付く有用な情報を無視する。
この問題に対処するために,モダリティ特定に含まれる暗黙的な識別情報を発見・活用するために,新しいIDKL(Implicit Discriminative Knowledge Learning)ネットワークを提案する。
まず、新しいデュアルストリームネットワークを用いて、モダリティ固有およびモダリティ共有の特徴を抽出する。
そして, モダリティ特有の特徴は, 同一性を考慮した識別的知識を維持しながら, モダリティスタイルの相違を低減するために浄化される。
その後、この種の暗黙の知識は、その特異性を高めるために、モダリティ共有の特徴に蒸留される。
最後に、改良されたモダリティ共有特徴に対するモダリティの差を最小限に抑えるためにアライメント損失を提案する。
複数の公開データセットに対する大規模な実験は、最先端の手法よりもIDKLネットワークの方が優れていることを示す。
コードはhttps://github.com/1KK077/IDKLで入手できる。
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