論文の概要: Diverse Representation Embedding for Lifelong Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16003v1
• Date: Sun, 24 Mar 2024 04:22:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 20:12:47.723345
• Title: Diverse Representation Embedding for Lifelong Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 生涯的人物再同定のための多元的表現埋め込み
• Authors: Shiben Liu, Huijie Fan, Qiang Wang, Xiai Chen, Zhi Han, Yandong Tang,
• Abstract要約: 生涯人物認識のための新しいDRE(Diverse Representation Embedding)フレームワークを提案する。 提案したDREは、インスタンスレベルのレイアウトとタスクレベルのレイアウトに基づいて、新しい情報に適応しながら、古い知識を保存する。 処理された多様な表現に基づいて,知識更新(KU)と知識保存(KP)戦略を通じて,調整モデルと学習者モデルとの知識の相互作用を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.824003066938234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lifelong Person Re-Identification (LReID) aims to continuously learn from successive data streams, matching individuals across multiple cameras. The key challenge for LReID is how to effectively preserve old knowledge while learning new information incrementally. Task-level domain gaps and limited old task datasets are key factors leading to catastrophic forgetting in ReLD, which are overlooked in existing methods. To alleviate this problem, we propose a novel Diverse Representation Embedding (DRE) framework for LReID. The proposed DRE preserves old knowledge while adapting to new information based on instance-level and task-level layout. Concretely, an Adaptive Constraint Module (ACM) is proposed to implement integration and push away operations between multiple representations, obtaining dense embedding subspace for each instance to improve matching ability on limited old task datasets. Based on the processed diverse representation, we interact knowledge between the adjustment model and the learner model through Knowledge Update (KU) and Knowledge Preservation (KP) strategies at the task-level layout, which reduce the task-wise domain gap on both old and new tasks, and exploit diverse representation of each instance in limited datasets from old tasks, improving model performance for extended periods. Extensive experiments were conducted on eleven Re-ID datasets, including five seen datasets for training in order-1 and order-2 orders and six unseen datasets for inference. Compared to state-of-the-art methods, our method achieves significantly improved performance in holistic, large-scale, and occluded datasets.
• Abstract（参考訳）: Lifelong Person Re-Identification (LReID)は、連続したデータストリームから継続的に学習し、複数のカメラで個人をマッチングすることを目的としている。 LReIDの鍵となる課題は、新しい情報を漸進的に学習しながら、古い知識を効果的に保存する方法である。 タスクレベルのドメインギャップと制限された古いタスクデータセットは、既存のメソッドで見過ごされているReLDの破滅的な忘れに繋がる重要な要因である。 この問題を軽減するために,LReIDのための新しいDRE(Diverse Representation Embedding)フレームワークを提案する。 提案したDREは、インスタンスレベルのレイアウトとタスクレベルのレイアウトに基づいて、新しい情報に適応しながら、古い知識を保存する。 具体的には、ACM(Adaptive Constraint Module)は、複数の表現間の統合と操作をプッシュアウトするために提案され、各インスタンスに密着した埋め込みサブスペースを取得し、制限された古いタスクデータセットのマッチング能力を改善する。 タスクレベルでの知識更新(KU)と知識保存(KP)戦略により,タスクレベルでの調整モデルと学習モデル間の知識の相互作用を行い,従来のタスクと新しいタスクの両方においてタスクのドメインギャップを減らし,従来のタスクから限られたデータセットにおける各インスタンスの多様な表現を活用し,モデル性能を長期にわたって改善する。 大規模な実験は11のRe-IDデータセットで実施され、オーダー1とオーダー2のトレーニング用データセット5つ、推論用データセット6つを含む。 最先端手法と比較して,本手法は全体的,大規模,排他的データセットの性能を著しく向上させる。

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