論文の概要: Discriminative Pedestrian Features and Gated Channel Attention for Clothes-Changing Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21663v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 02:12:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:40:38.439615
• Title: Discriminative Pedestrian Features and Gated Channel Attention for Clothes-Changing Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 衣服交換者再同定のための識別歩行者の特徴とゲート付きチャネル注意
• Authors: Yongkang Ding, Rui Mao, Hanyue Zhu, Anqi Wang, Liyan Zhang,
• Abstract要約: 衣服交換者再識別 (CC-ReID) の重要性が高まっている。 本稿では,歩行者画像から識別的特徴を効果的に抽出する手法を提案する。 2つの標準CC-ReIDデータセットを用いて実験を行い、提案手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.289726210177532
• License:
• Abstract: In public safety and social life, the task of Clothes-Changing Person Re-Identification (CC-ReID) has become increasingly significant. However, this task faces considerable challenges due to appearance changes caused by clothing alterations. Addressing this issue, this paper proposes an innovative method for disentangled feature extraction, effectively extracting discriminative features from pedestrian images that are invariant to clothing. This method leverages pedestrian parsing techniques to identify and retain features closely associated with individual identity while disregarding the variable nature of clothing attributes. Furthermore, this study introduces a gated channel attention mechanism, which, by adjusting the network's focus, aids the model in more effectively learning and emphasizing features critical for pedestrian identity recognition. Extensive experiments conducted on two standard CC-ReID datasets validate the effectiveness of the proposed approach, with performance surpassing current leading solutions. The Top-1 accuracy under clothing change scenarios on the PRCC and VC-Clothes datasets reached 64.8% and 83.7%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 公衆安全と社会生活において, 衣服交換者再識別(CC-ReID)の課題はますます重要になっている。 しかし、着替えによる外見の変化により、かなりの課題に直面している。 本稿では, 衣服に不変な歩行者画像から識別的特徴を効果的に抽出し, 特徴抽出の革新的手法を提案する。 本手法は, 衣服属性の変動特性を無視しつつ, 個人識別と密接に関連する特徴を識別し, 保持するために, 歩行者解析技術を利用する。 さらに,ネットワークの焦点を調整することにより,歩行者識別に不可欠な特徴をより効果的に学習し強調する,ゲートチャネルアテンション機構を導入する。 2つの標準CC-ReIDデータセットで実施された大規模な実験により、提案手法の有効性が検証され、性能は現在の先導ソリューションを上回っている。 PRCCデータセットとVC-Clothesデータセットの服用シナリオのTop-1精度は、それぞれ64.8%と83.7%に達した。

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