論文の概要: Pose-dIVE: Pose-Diversified Augmentation with Diffusion Model for Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16042v2
• Date: Tue, 15 Oct 2024 05:41:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:58:05.013789
• Title: Pose-dIVE: Pose-Diversified Augmentation with Diffusion Model for Person Re-Identification
• Title（参考訳）: Pose-DIVE: 人物再同定のための拡散モデルを用いたPose-Diversified Augmentation
• Authors: Inès Hyeonsu Kim, JoungBin Lee, Woojeong Jin, Soowon Son, Kyusun Cho, Junyoung Seo, Min-Seop Kwak, Seokju Cho, JeongYeol Baek, Byeongwon Lee, Seungryong Kim,
• Abstract要約: Pose-dIVEは、スパースで表現不足な人間のポーズとカメラ視点の例をトレーニングデータに組み込んだ、新しいデータ拡張アプローチである。 我々の目標は、トレーニングデータセットを拡張して、既存のRe-IDモデルで人間のポーズやカメラ視点の変化に偏らない特徴を学習できるようにすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.794827024749658
• License:
• Abstract: Person re-identification (Re-ID) often faces challenges due to variations in human poses and camera viewpoints, which significantly affect the appearance of individuals across images. Existing datasets frequently lack diversity and scalability in these aspects, hindering the generalization of Re-ID models to new camera systems. We propose Pose-dIVE, a novel data augmentation approach that incorporates sparse and underrepresented human pose and camera viewpoint examples into the training data, addressing the limited diversity in the original training data distribution. Our objective is to augment the training dataset to enable existing Re-ID models to learn features unbiased by human pose and camera viewpoint variations. To achieve this, we leverage the knowledge of pre-trained large-scale diffusion models. By conditioning the diffusion model on both the human pose and camera viewpoint concurrently through the SMPL model, we generate training data with diverse human poses and camera viewpoints. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method in addressing human pose bias and enhancing the generalizability of Re-ID models compared to other data augmentation-based Re-ID approaches.
• Abstract（参考訳）: 人物の再識別(Re-ID)は、人間のポーズやカメラ視点の変化によってしばしば困難に直面する。 既存のデータセットはこれらの点において多様性とスケーラビリティを欠くことが多く、新しいカメラシステムへのRe-IDモデルの一般化を妨げる。 トレーニングデータにスパース・アンダー表現された人間のポーズとカメラ視点の例を組み込んだ新しいデータ拡張手法であるPose-dIVEを提案する。 我々の目標は、トレーニングデータセットを拡張して、既存のRe-IDモデルで人間のポーズやカメラ視点の変化に偏らない特徴を学習できるようにすることである。 そこで我々は,事前学習した大規模拡散モデルの知識を活用する。 SMPLモデルにより、人間のポーズとカメラの視点の両方に拡散モデルを同時に設定することにより、多様なポーズとカメラの視点でトレーニングデータを生成する。 実験により,人間のポーズバイアスに対処し,Re-IDモデルの一般化性を高める手法の有効性を,他のデータ拡張に基づくRe-ID手法と比較した。

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