論文の概要: Features Reconstruction Disentanglement Cloth-Changing Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10694v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 13:08:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 15:11:40.932932
• Title: Features Reconstruction Disentanglement Cloth-Changing Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 身近な身近な人物の身近な身近な身近な身近な身近な身近な身近な身近な身近な身近な身近な身近な身近な身近な身近な身近な身近な身近な
• Authors: Zhihao Chen, Yiyuan Ge, Qing Yue,
• Abstract要約: 衣服交換者再識別(CC-ReID)は、特定の歩行者を衣服交換シナリオで回収することを目的としている。 主な課題は、衣服に関する機能と衣服に関する無関係な機能を切り離すことである。 本稿では, 衣服関連・衣服関連の特徴を分離する機能であるFRD-ReIDを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5703073293718952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cloth-changing person re-identification (CC-ReID) aims to retrieve specific pedestrians in a cloth-changing scenario. Its main challenge is to disentangle the clothing-related and clothing-unrelated features. Most existing approaches force the model to learn clothing-unrelated features by changing the color of the clothes. However, due to the lack of ground truth, these methods inevitably introduce noise, which destroys the discriminative features and leads to an uncontrollable disentanglement process. In this paper, we propose a new person re-identification network called features reconstruction disentanglement ReID (FRD-ReID), which can controllably decouple the clothing-unrelated and clothing-related features. Specifically, we first introduce the human parsing mask as the ground truth of the reconstruction process. At the same time, we propose the far away attention (FAA) mechanism and the person contour attention (PCA) mechanism for clothing-unrelated features and pedestrian contour features to improve the feature reconstruction efficiency. In the testing phase, we directly discard the clothing-related features for inference,which leads to a controllable disentanglement process. We conducted extensive experiments on the PRCC, LTCC, and Vc-Clothes datasets and demonstrated that our method outperforms existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 衣服交換者再識別(CC-ReID)は、特定の歩行者を衣服交換シナリオで回収することを目的としている。 その主な課題は、衣服に関する機能と衣服に関する無関係な機能を切り離すことである。 既存のアプローチのほとんどは、服の色を変えることによって、衣服に関係のない特徴を学ぶようモデルに強制している。 しかし、根底的な真実が欠如しているため、これらの手法は必然的にノイズを導入し、識別的特徴を破壊し、制御不能な絡み合いを引き起こす。 本稿では, 衣服関連・衣服関連の特徴を相互に分離する機能再構築型ReID (FRD-ReID) を提案する。 具体的には、まず、再構築プロセスの基礎的真実として、人間のパーシングマスクを紹介します。 同時に,衣服に関係のない特徴や歩行者の輪郭の特徴に対する遠距離注意(FAA)機構と人輪郭注意(PCA)機構を提案する。 テスト段階では,衣服に関連した特徴を推論のために直接捨てる。 我々は,PRCC,LTCC,Vc-Clothesのデータセットに関する広範な実験を行い,本手法が既存の最先端手法よりも優れていることを示した。

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