論文の概要: Robust Ensemble Person Re-Identification via Orthogonal Fusion with Occlusion Handling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00107v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 18:38:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 07:17:12.632789
• Title: Robust Ensemble Person Re-Identification via Orthogonal Fusion with Occlusion Handling
• Title（参考訳）: 咬合ハンドリングによる直交核融合によるロバストアンサンブル人物再同定
• Authors: Syeda Nyma Ferdous, Xin Li,
• Abstract要約: 排除は、個人再識別(ReID)における大きな課題の1つとして残されている。 本稿では,CNN と Transformer アーキテクチャを併用し,ロバストな特徴表現を生成する深層アンサンブルモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.431087385310259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Occlusion remains one of the major challenges in person reidentification (ReID) as a result of the diversity of poses and the variation of appearances. Developing novel architectures to improve the robustness of occlusion-aware person Re-ID requires new insights, especially on low-resolution edge cameras. We propose a deep ensemble model that harnesses both CNN and Transformer architectures to generate robust feature representations. To achieve robust Re-ID without the need to manually label occluded regions, we propose to take an ensemble learning-based approach derived from the analogy between arbitrarily shaped occluded regions and robust feature representation. Using the orthogonality principle, our developed deep CNN model makes use of masked autoencoder (MAE) and global-local feature fusion for robust person identification. Furthermore, we present a part occlusion-aware transformer capable of learning feature space that is robust to occluded regions. Experimental results are reported on several Re-ID datasets to show the effectiveness of our developed ensemble model named orthogonal fusion with occlusion handling (OFOH). Compared to competing methods, the proposed OFOH approach has achieved competent rank-1 and mAP performance.
• Abstract（参考訳）: オークルージョンは、ポーズの多様性と外観の変化の結果、個人再識別(ReID)における大きな課題の1つとして残されている。 隠蔽を意識したRe-IDの堅牢性を改善するために新しいアーキテクチャを開発するには、特に低解像度のエッジカメラにおいて、新しい洞察が必要である。 本稿では,CNN と Transformer アーキテクチャを併用し,ロバストな特徴表現を生成する深層アンサンブルモデルを提案する。 手動で隠蔽領域をラベル付けすることなく、ロバストなRe-IDを実現するため、任意形状の隠蔽領域とロバストな特徴表現との類似性から、アンサンブル学習に基づくアプローチを提案する。 直交原理を用いて,マスク付きオートエンコーダ(MAE)とグローバルな特徴フュージョンを用いて,ロバストな人物識別を行う。 さらに,閉鎖領域に頑健な特徴空間を学習できる部分閉塞認識変換器を提案する。 いくつかのRe-IDデータセットを用いて,OFOHを用いた直交融合モデルの有効性を示す実験結果が報告された。 競合手法と比較して,提案手法は有能なランク1およびmAP性能を実現している。

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