Fugu-MT 論文翻訳(概要): Content and Salient Semantics Collaboration for Cloth-Changing Person Re-Identification

論文の概要: Content and Salient Semantics Collaboration for Cloth-Changing Person Re-Identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16597v1
Date: Sun, 26 May 2024 15:17:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 20:19:32.298990
Title: Content and Salient Semantics Collaboration for Cloth-Changing Person Re-Identification
Title（参考訳）: 衣服交換者再同定のための内容と有能なセマンティックコラボレーション
Authors: Qizao Wang, Xuelin Qian, Bin Li, Lifeng Chen, Yanwei Fu, Xiangyang Xue,
Abstract要約: 衣服を交換する人の再識別は、重複しないカメラで同じ人の衣服の変化を認識することを目的としている。本稿では、並列間セマンティクスの相互作用と洗練を容易にするコンテンツ・サリアンセマンティクス協調フレームワークを提案する。我々のフレームワークはシンプルだが有効であり、重要な設計はセマンティックス・マイニング・アンド・リファインメント(SMR)モジュールである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 74.10897798660314
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cloth-changing person Re-IDentification (Re-ID) aims at recognizing the same person with clothing changes across non-overlapping cameras. Conventional person Re-ID methods usually bias the model's focus on cloth-related appearance features rather than identity-sensitive features associated with biological traits. Recently, advanced cloth-changing person Re-ID methods either resort to identity-related auxiliary modalities (e.g., sketches, silhouettes, keypoints and 3D shapes) or clothing labels to mitigate the impact of clothes. However, relying on unpractical and inflexible auxiliary modalities or annotations limits their real-world applicability. In this paper, we promote cloth-changing person Re-ID by effectively leveraging abundant semantics present within pedestrian images without the need for any auxiliaries. Specifically, we propose the Content and Salient Semantics Collaboration (CSSC) framework, facilitating cross-parallel semantics interaction and refinement. Our framework is simple yet effective, and the vital design is the Semantics Mining and Refinement (SMR) module. It extracts robust identity features about content and salient semantics, while mitigating interference from clothing appearances effectively. By capitalizing on the mined abundant semantic features, our proposed approach achieves state-of-the-art performance on three cloth-changing benchmarks as well as conventional benchmarks, demonstrating its superiority over advanced competitors.
Abstract（参考訳）: Re-ID(Re-ID)は、重複しないカメラで同じ人の衣服の変化を認識することを目的としている。従来の人物のRe-ID法は、通常、生物学的特性に関連するアイデンティティに敏感な特徴よりも、布に関連した外観特徴にモデルが焦点を偏らせる。近年,先進的な衣料品交換者Re-ID法は,衣服の影響を軽減するために,アイデンティティ関連補助的モダリティ(スケッチ,シルエット,キーポイント,3次元形状など)や衣服ラベルを取り入れている。しかし、非実用的で柔軟性のない補助的なモダリティやアノテーションに頼ると、現実の応用性は制限される。本稿では,歩行者画像内に存在する多彩な意味を補助詞を必要とせずに効果的に活用することにより,布を交換するRe-IDを促進する。具体的には,CSSC(Content and Salient Semantics Collaboration)フレームワークを提案する。我々のフレームワークはシンプルだが有効であり、重要な設計はセマンティックス・マイニング・アンド・リファインメント(SMR)モジュールである。衣服の外観からの干渉を効果的に軽減しつつ、内容と有能な意味論に関する堅牢なアイデンティティの特徴を抽出する。提案手法は,マイニングされた豊富なセマンティックな特徴を活かして,従来のベンチマークと同様に3つの布の交換ベンチマークの最先端性能を実現し,先進的な競合相手よりも優位性を示す。

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