論文の概要: Color Space Learning for Cross-Color Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09487v1
• Date: Wed, 15 May 2024 16:26:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 12:56:32.550107
• Title: Color Space Learning for Cross-Color Person Re-Identification
• Title（参考訳）: クロスカラー人物再同定のための色空間学習
• Authors: Jiahao Nie, Shan Lin, Alex C. Kot,
• Abstract要約: クロスカラーパーソンReID問題に対するカラー空間学習(CSL)を提案する。 CSLは、イメージレベルカラー拡張とPixelレベルカラートランスフォーメーションの2つのモジュールで、モデルが色に敏感になるようにガイドする。 我々の手法は一貫して最先端の手法を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.110110147991033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The primary color profile of the same identity is assumed to remain consistent in typical Person Re-identification (Person ReID) tasks. However, this assumption may be invalid in real-world situations and images hold variant color profiles, because of cross-modality cameras or identity with different clothing. To address this issue, we propose Color Space Learning (CSL) for those Cross-Color Person ReID problems. Specifically, CSL guides the model to be less color-sensitive with two modules: Image-level Color-Augmentation and Pixel-level Color-Transformation. The first module increases the color diversity of the inputs and guides the model to focus more on the non-color information. The second module projects every pixel of input images onto a new color space. In addition, we introduce a new Person ReID benchmark across RGB and Infrared modalities, NTU-Corridor, which is the first with privacy agreements from all participants. To evaluate the effectiveness and robustness of our proposed CSL, we evaluate it on several Cross-Color Person ReID benchmarks. Our method surpasses the state-of-the-art methods consistently. The code and benchmark are available at: https://github.com/niejiahao1998/CSL
• Abstract（参考訳）: 同じアイデンティティの一次色プロファイルは、典型的なPerson ReID(Person ReID)タスクにおいて一貫性が保たれていると仮定される。 しかし、この仮定は現実の状況では無効であり、画像には異なる色プロファイルがある。 この問題を解決するために,クロスカラーパーソンReID問題に対するカラー空間学習(CSL)を提案する。 具体的には、CSLは、イメージレベルのカラー拡張とPixelレベルのカラートランスフォーメーションの2つのモジュールで、モデルが色に敏感になるようにガイドする。 最初のモジュールは入力の色多様性を高め、非色情報にもっと焦点を合わせるようモデルに誘導する。 第2のモジュールは入力画像の各ピクセルを新しい色空間に投影する。 さらに、RGBおよび赤外線モダリティ(NTU-Corridor)にまたがる新たなPerson ReIDベンチマーク(Person ReID)を導入する。 提案したCSLの有効性とロバスト性を評価するため,いくつかのクロスカラーPerson ReIDベンチマークで評価を行った。 我々の手法は一貫して最先端の手法を超越している。 コードとベンチマークは、https://github.com/niejiahao1998/CSLで公開されている。

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