論文の概要: Part-Attention Based Model Make Occluded Person Re-Identification Stronger

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03443v1
• Date: Thu, 4 Apr 2024 13:43:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 14:41:45.479327
• Title: Part-Attention Based Model Make Occluded Person Re-Identification Stronger
• Title（参考訳）: パートアテンションに基づくモデルにより、付加した人物の認識をより強くする
• Authors: Zhihao Chen, Yiyuan Ge,
• Abstract要約: PAB-ReIDは,問題に効果的に対処するための部分認識機構を組み込んだ新しいReIDモデルである。 まず、より正確な人的部分注意マップの生成を導くために、人間のパーシングラベルを導入する。 また、背景干渉を抑えつつ、きめ細かい人間の局所的特徴表現を生成するための細粒度特徴焦点器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7648680700685022
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of occluded person re-identification (ReID) is to retrieve specific pedestrians in occluded situations. However, occluded person ReID still suffers from background clutter and low-quality local feature representations, which limits model performance. In our research, we introduce a new framework called PAB-ReID, which is a novel ReID model incorporating part-attention mechanisms to tackle the aforementioned issues effectively. Firstly, we introduce the human parsing label to guide the generation of more accurate human part attention maps. In addition, we propose a fine-grained feature focuser for generating fine-grained human local feature representations while suppressing background interference. Moreover, We also design a part triplet loss to supervise the learning of human local features, which optimizes intra/inter-class distance. We conducted extensive experiments on specialized occlusion and regular ReID datasets, showcasing that our approach outperforms the existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 密閉者再識別(ReID)の目的は、密閉された状況下で特定の歩行者を回収することである。 しかし、隠された人物であるReIDは、モデルの性能を制限する、バックグラウンドの乱雑さと低品質なローカル特徴表現に悩まされている。 本研究では, 上記の課題に効果的に取り組むために, パートアテンション機構を組み込んだ新しいReIDモデルであるPAB-ReIDを提案する。 まず、より正確な人的部分注意マップの生成を導くために、人間のパーシングラベルを導入する。 また、背景干渉を抑えつつ、きめ細かい人間の局所的特徴表現を生成するための細粒度特徴焦点器を提案する。 さらに,クラス内/クラス間距離を最適化する局所特徴の学習を監督するために,部分三重項損失を設計する。 我々は、特殊閉塞とレギュラーReIDデータセットに関する広範な実験を行い、我々のアプローチが既存の最先端手法よりも優れていることを示した。

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