論文の概要: WRIM-Net: Wide-Ranging Information Mining Network for Visible-Infrared Person Re-Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10624v1
- Date: Tue, 20 Aug 2024 08:06:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 14:44:19.991341
- Title: WRIM-Net: Wide-Ranging Information Mining Network for Visible-Infrared Person Re-Identification
- Title（参考訳）: WRIM-Net:視覚障害者再識別のための広帯域情報マイニングネットワーク
- Authors: Yonggan Wu, Ling-Chao Meng, Yuan Zichao, Sixian Chan, Hong-Qiang Wang,
- Abstract要約: 本稿では,多次元インタラクティブ情報マイニング(MIIM)モジュールと補助情報に基づくコントラスト学習(AICL)アプローチを主とするワイドランキング情報マイニングネットワーク(WRIM-Net)を紹介する。
計算複雑性の低い設計により、別々のMIIMを浅い層に配置することができ、ネットワークは特定のモダリティの多重次元情報をよりよくマイニングすることができる。
我々は、よく知られたSYSU-MM01とRegDBデータセットだけでなく、最新の大規模クロスモダリティLLMデータセットにも広範な実験を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.88666439137662
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: For the visible-infrared person re-identification (VI-ReID) task, one of the primary challenges lies in significant cross-modality discrepancy. Existing methods struggle to conduct modality-invariant information mining. They often focus solely on mining singular dimensions like spatial or channel, and overlook the extraction of specific-modality multi-dimension information. To fully mine modality-invariant information across a wide range, we introduce the Wide-Ranging Information Mining Network (WRIM-Net), which mainly comprises a Multi-dimension Interactive Information Mining (MIIM) module and an Auxiliary-Information-based Contrastive Learning (AICL) approach. Empowered by the proposed Global Region Interaction (GRI), MIIM comprehensively mines non-local spatial and channel information through intra-dimension interaction. Moreover, Thanks to the low computational complexity design, separate MIIM can be positioned in shallow layers, enabling the network to better mine specific-modality multi-dimension information. AICL, by introducing the novel Cross-Modality Key-Instance Contrastive (CMKIC) loss, effectively guides the network in extracting modality-invariant information. We conduct extensive experiments not only on the well-known SYSU-MM01 and RegDB datasets but also on the latest large-scale cross-modality LLCM dataset. The results demonstrate WRIM-Net's superiority over state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 視覚的赤外線人物再識別(VI-ReID)タスクでは、主要な課題の1つは、重要なモダリティの相違にある。
既存の方法は、モダリティ不変の情報マイニングを行うのに苦労している。
彼らはしばしば、空間やチャネルのような特異次元のマイニングだけに集中し、特定のモダリティの多重次元情報の抽出を見落としている。
本稿では,多次元インタラクティブ情報マイニング(MIIM)モジュールと補助情報に基づくコントラスト学習(AICL)アプローチを主とするワイドランキング情報マイニングネットワーク(WRIM-Net)について紹介する。
提案したGRI(Global Region Interaction)を応用したMIIMは,次元内相互作用を通じて局所的空間情報とチャネル情報を包括的にマイニングする。
さらに、計算複雑性の低い設計により、別々のMIIMを浅い層に配置できるため、ネットワークは特定のモダリティの多重次元情報をよりよくマイニングすることができる。
AICLは、新しいCMKIC(Cross-Modality Key-Instance Contrastive)損失を導入することで、モダリティ不変情報を抽出するネットワークを効果的にガイドする。
我々は、よく知られたSYSU-MM01とRegDBデータセットだけでなく、最新の大規模クロスモダリティLLMデータセットにも広範な実験を行う。
その結果、WRIM-Netは最先端の手法よりも優れていることが示された。
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