論文の概要: Unity in Diversity: Multi-expert Knowledge Confrontation and Collaboration for Generalizable Vehicle Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07351v2
• Date: Tue, 04 Feb 2025 13:30:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:52.844748
• Title: Unity in Diversity: Multi-expert Knowledge Confrontation and Collaboration for Generalizable Vehicle Re-identification
• Title（参考訳）: 多様性の統一: 一般化可能な車両再識別のための多専門知識の融合と協調
• Authors: Zhenyu Kuang, Hongyang Zhang, Mang Ye, Bin Yang, Yinhao Liu, Yue Huang, Xinghao Ding, Huafeng Li,
• Abstract要約: 一般化可能な車両再識別(ReID)は、微調整や再訓練を必要とせず、未知のターゲットドメインに適応可能なモデルの開発を目指している。 これまでの研究は主に、ソースドメイン間のデータ分散を調整することで、ドメイン不変の機能の抽出に重点を置いてきた。 そこで本研究では,この問題を解決するために,2段階のMulti-expert Knowledge Confrontation and Collaboration(MiKeCoCo)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.20318058777603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generalizable vehicle re-identification (ReID) seeks to develop models that can adapt to unknown target domains without the need for additional fine-tuning or retraining. Previous works have mainly focused on extracting domain-invariant features by aligning data distributions between source domains. However, interfered by the inherent domain-related redundancy in the source images, solely relying on common features is insufficient for accurately capturing the complementary features with lower occurrence probability and smaller energy. To solve this unique problem, we propose a two-stage Multi-expert Knowledge Confrontation and Collaboration (MiKeCoCo) method, which fully leverages the high-level semantics of Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) to obtain a diversified prompt set and achieve complementary feature representations. Specifically, this paper first designs a Spectrum-based Transformation for Redundancy Elimination and Augmentation Module (STREAM) through simple image preprocessing to obtain two types of image inputs for the training process. Since STREAM eliminates domain-related redundancy in source images, it enables the model to pay closer attention to the detailed prompt set that is crucial for distinguishing fine-grained vehicles. This learned prompt set related to the vehicle identity is then utilized to guide the comprehensive representation learning of complementary features for final knowledge fusion and identity recognition. Inspired by the unity principle, MiKeCoCo integrates the diverse evaluation ways of experts to ensure the accuracy and consistency of ReID. Extensive experimental results demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 一般化可能な車両再識別(ReID)は、追加の微調整や再訓練を必要とせず、未知のターゲットドメインに適応可能なモデルの開発を目指している。 これまでの研究は主に、ソースドメイン間のデータ分散を調整することで、ドメイン不変の特徴を抽出することに重点を置いてきた。 しかし、ソース画像の固有のドメイン関係の冗長性によって干渉され、共通特徴のみに依存しているため、相補的特徴をより低い発生確率と少ないエネルギーで正確に捉えるには不十分である。 このユニークな問題を解決するために,コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)の高レベルな意味をフル活用して,多様なプロンプトセットを取得し,相補的な特徴表現を実現する,2段階のMulti-expert Knowledge Confrontation and Collaboration(MiKeCoCo)手法を提案する。 具体的には、まず、簡単な画像前処理により、冗長除去・拡張モジュール(STREAM)のスペクトルベースの変換を設計し、トレーニングプロセスのための2種類の画像入力を得る。 STREAMは、ソース画像のドメイン関連の冗長性を排除しているため、細粒度車両の識別に不可欠な詳細なプロンプトセットに、モデルがより注意を払うことができる。 次に、車両識別に関連する学習プロンプトを用いて、最終知識融合と識別のための補完的特徴の包括的表現学習を指導する。 統一原則にインスパイアされたMiKeCoCoは、専門家のさまざまな評価方法を統合して、ReIDの正確性と一貫性を保証する。 実験結果から,本手法が最先端性能を実現することを示す。

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