論文の概要: Auto-selected Knowledge Adapters for Lifelong Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19005v2
• Date: Thu, 30 May 2024 05:42:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 12:40:32.335877
• Title: Auto-selected Knowledge Adapters for Lifelong Person Re-identification
• Title（参考訳）: 生涯人物識別のための自動選択型知識適応器
• Authors: Xuelin Qian, Ruiqi Wu, Gong Cheng, Junwei Han,
• Abstract要約: Lifelong Person Re-Identificationは、異なる時間と場所にわたる重複しないデータセットから継続的に学習するシステムを必要とする。 リハーサルのない、あるいはリハーサルベースの既存のアプローチは、依然として破滅的な忘れ込みの問題に悩まされている。 本稿では,知識アダプタを採用した新しいフレームワークであるAdalReIDと,生涯学習のためのパラメータフリー自動選択機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.42307214981537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Lifelong Person Re-Identification (LReID) extends traditional ReID by requiring systems to continually learn from non-overlapping datasets across different times and locations, adapting to new identities while preserving knowledge of previous ones. Existing approaches, either rehearsal-free or rehearsal-based, still suffer from the problem of catastrophic forgetting since they try to cram diverse knowledge into one fixed model. To overcome this limitation, we introduce a novel framework AdalReID, that adopts knowledge adapters and a parameter-free auto-selection mechanism for lifelong learning. Concretely, we incrementally build distinct adapters to learn domain-specific knowledge at each step, which can effectively learn and preserve knowledge across different datasets. Meanwhile, the proposed auto-selection strategy adaptively calculates the knowledge similarity between the input set and the adapters. On the one hand, the appropriate adapters are selected for the inputs to process ReID, and on the other hand, the knowledge interaction and fusion between adapters are enhanced to improve the generalization ability of the model. Extensive experiments are conducted to demonstrate the superiority of our AdalReID, which significantly outperforms SOTAs by about 10$\sim$20\% mAP on both seen and unseen domains.
• Abstract（参考訳）: Lifelong Person Re-Identification (LReID) は、異なる時間と場所にわたる重複しないデータセットから継続的に学習し、新しいアイデンティティに適応しつつ、以前のデータセットの知識を保存することによって、従来のReIDを拡張している。 リハーサルのない、あるいはリハーサルベースの既存のアプローチは、様々な知識を1つの固定されたモデルに詰め込もうとしているため、破滅的な忘れ込みの問題に悩まされている。 この制限を克服するために,知識アダプタを採用した新しいフレームワークであるAdalReIDと,生涯学習のためのパラメータフリー自動選択機構を導入する。 具体的には、各ステップでドメイン固有の知識を学ぶために、個別のアダプタを段階的に構築します。 一方、提案した自動選択戦略は、入力セットとアダプタの知識類似性を適応的に計算する。 一方、入力に対して適切なアダプタを選択してReIDを処理し、一方、アダプタ間の知識相互作用と融合を高めてモデルの一般化能力を向上させる。 AdalReIDの優位性を示すために大規模な実験を行い, 目視領域と目視領域の両方でSOTAを約10$\sim$20\%mAPで上回る結果を得た。

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