Fugu-MT 論文翻訳(概要): Revisiting the Role of Texture in 3D Person Re-identification

論文の概要: Revisiting the Role of Texture in 3D Person Re-identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00348v1
Date: Tue, 1 Oct 2024 02:47:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-05 06:16:28.719109
Title: Revisiting the Role of Texture in 3D Person Re-identification
Title（参考訳）: 3次元人物再識別におけるテクスチャーの役割の再考
Authors: Huy Nguyen, Kien Nguyen, Akila Pemasiri, Sridha Sridharan, Clinton Fookes,
Abstract要約: 本研究は3次元人物識別のための新しい枠組み(re-ID)を提案する。 UVTexture マッピングを取り入れた3次元人物再IDモデルのテクスチャ強調手法を提案する。特に、可視化と説明は、アクティベーションマップと属性ベースのアテンションマップによって達成される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.1484941424058
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study introduces a new framework for 3D person re-identification (re-ID) that leverages readily available high-resolution texture data in 3D reconstruction to improve the performance and explainability of the person re-ID task. We propose a method to emphasize texture in 3D person re-ID models by incorporating UVTexture mapping, which better differentiates human subjects. Our approach uniquely combines UVTexture and its heatmaps with 3D models to visualize and explain the person re-ID process. In particular, the visualization and explanation are achieved through activation maps and attribute-based attention maps, which highlight the important regions and features contributing to the person re-ID decision. Our contributions include: (1) a novel technique for emphasizing texture in 3D models using UVTexture processing, (2) an innovative method for explicating person re-ID matches through a combination of 3D models and UVTexture mapping, and (3) achieving state-of-the-art performance in 3D person re-ID. We ensure the reproducibility of our results by making all data, codes, and models publicly available.
Abstract（参考訳）: 本研究では,3次元再構成において容易に利用できる高分解能テクスチャデータを活用する3次元人物再識別(re-ID)のための新しいフレームワークを提案する。 UVTexture マッピングを取り入れた3次元リIDモデルのテクスチャ強調手法を提案する。われわれのアプローチはUVTextureとそのヒートマップと3Dモデルを組み合わせることで、人物のre-IDプロセスの可視化と説明を行う。特に、可視化と説明はアクティベーションマップと属性に基づくアテンションマップを通じて行われ、これは人物のre-ID決定に寄与する重要な領域と特徴を強調する。コントリビューションには,(1)UVTexture処理を用いた3Dモデルにおけるテクスチャ強調技術,(2)UVTextureマッピングと3Dモデルの組み合わせによる人物のre-IDマッチングを探索する革新的な手法,(3)3D人物のre-IDにおける最先端性の実現などが含まれている。すべてのデータ、コード、モデルを公開することで、結果の再現性を確保します。

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