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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16597v2
• Date: Thu, 13 Mar 2025 08:35:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:49:55.735158
• 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: 衣服を交換する人物の再識別は、重複しないカメラで同じ人物の衣服の変化を認識することを目的としている。 衣服の外観からの干渉を効果的に軽減し、堅牢なアイデンティティ関連コンテンツと有能なセマンティックス・セマンティックス・マイニング・リファインメント(SMR)を抽出する統合されたセマンティックス・マイニング・アンド・リファインメント(SMR)モジュールを提案する。 提案手法は,3種類の布質変化ベンチマーク上での最先端性能を実現し,先進的な競合相手に対する優位性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.10897798660314
• License:
• Abstract: Cloth-changing person re-identification aims at recognizing the same person with clothing changes across non-overlapping cameras. Advanced methods either resort to identity-related auxiliary modalities (e.g., sketches, silhouettes, and keypoints) 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-identification by leveraging abundant semantics present within pedestrian images, without the need for any auxiliaries. Specifically, we first propose a unified Semantics Mining and Refinement (SMR) module to extract robust identity-related content and salient semantics, mitigating interference from clothing appearances effectively. We further propose the Content and Salient Semantics Collaboration (CSSC) framework to collaborate and leverage various semantics, facilitating cross-parallel semantic interaction and refinement. Our proposed method achieves state-of-the-art performance on three cloth-changing benchmarks, demonstrating its superiority over advanced competitors. The code is available at https://github.com/QizaoWang/CSSC-CCReID.
• Abstract（参考訳）: 衣服を交換する人物の再識別は、重複しないカメラで同じ人物の衣服の変化を認識することを目的としている。 高度な手法は、アイデンティティに関連する補助的モダリティ(スケッチ、シルエット、キーポイントなど)や衣服の影響を軽減するために衣服ラベルを利用する。 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的要素を必要とせずに活用することにより,布地変化者の再識別を促進する。 具体的には、まず、堅牢なアイデンティティ関連コンテンツと有能なセマンティックス・マイニング・リファインメント(SMR)モジュールを提案し、衣服の外観からの干渉を効果的に軽減する。 さらに,様々なセマンティクスを協調して活用し,相互のセマンティクスの相互作用と洗練を促進するためのコンテンツ・サリアン・セマンティクス・コラボレーション(CSSC)フレームワークを提案する。 提案手法は,3種類の布質変化ベンチマーク上での最先端性能を実現し,先進的な競合相手に対する優位性を実証する。 コードはhttps://github.com/QizaoWang/CSSC-CCReIDで公開されている。

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