論文の概要: Exploring Stronger Transformer Representation Learning for Occluded Person Re-Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15613v2
- Date: Wed, 23 Oct 2024 13:07:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-24 13:55:57.918865
- Title: Exploring Stronger Transformer Representation Learning for Occluded Person Re-Identification
- Title（参考訳）: 人物再同定のためのより強力なトランスフォーマー表現学習の探索
- Authors: Zhangjian Ji, Donglin Cheng, Kai Feng,
- Abstract要約: 我々はトランスフォーマーに基づく人物識別フレームワークであるSSSC-TransReIDを組み合わせた新しい自己監督・監督手法を提案した。
我々は、ネガティブなサンプルや追加の事前学習なしに、人物の再識別のための特徴表現を強化することができる自己教師付きコントラスト学習ブランチを設計した。
提案モデルでは, 平均平均精度(mAP) とランク1の精度において, 最先端のReID手法よりも優れたRe-ID性能が得られ, 高いマージンで性能が向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.552131151698595
- License:
- Abstract: Due to some complex factors (e.g., occlusion, pose variation and diverse camera perspectives), extracting stronger feature representation in person re-identification remains a challenging task. In this paper, we proposed a novel self-supervision and supervision combining transformer-based person re-identification framework, namely SSSC-TransReID. Different from the general transformer-based person re-identification models, we designed a self-supervised contrastive learning branch, which can enhance the feature representation for person re-identification without negative samples or additional pre-training. In order to train the contrastive learning branch, we also proposed a novel random rectangle mask strategy to simulate the occlusion in real scenes, so as to enhance the feature representation for occlusion. Finally, we utilized the joint-training loss function to integrate the advantages of supervised learning with ID tags and self-supervised contrastive learning without negative samples, which can reinforce the ability of our model to excavate stronger discriminative features, especially for occlusion. Extensive experimental results on several benchmark datasets show our proposed model obtains superior Re-ID performance consistently and outperforms the state-of-the-art ReID methods by large margins on the mean average accuracy (mAP) and Rank-1 accuracy.
- Abstract（参考訳）: いくつかの複雑な要因(例えば、オクルージョン、ポーズのバリエーション、様々なカメラ視点)により、人物の再識別におけるより強力な特徴表現を抽出することは難しい課題である。
本稿では,トランスフォーマーに基づく人物識別フレームワークであるSSSC-TransReIDを組み合わせた,新たな自己監督・監督手法を提案する。
一般的なトランスフォーマーに基づく人物再識別モデルとは違って,自己教師付きコントラスト学習ブランチを設計し,否定的なサンプルや追加事前学習を伴わずに人物再識別のための特徴表現を強化する。
対照的な学習分野を訓練するために,実シーンにおける隠蔽をシミュレートするランダム長方形マスク戦略を提案し,隠蔽の特徴表現を強化する。
最後に, 協調学習損失関数を用いて, IDタグによる教師付き学習と, 負のサンプルを含まない自己指導型コントラスト学習の利点を統合することにより, モデルがより強力な識別的特徴, 特に排他的特徴を抽出する能力を強化することができた。
複数のベンチマークデータを用いた実験結果から,提案手法は平均平均精度(mAP)とランク1精度(Ranc-1)に大きく差を付け,より優れたRe-ID性能を示し,最先端のReID手法よりも優れていた。
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