論文の概要: See What You Seek: Semantic Contextual Integration for Cloth-Changing Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01345v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 10:11:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 21:11:22.50224
• Title: See What You Seek: Semantic Contextual Integration for Cloth-Changing Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 衣服交換者再識別のための意味的文脈統合
• Authors: Xiyu Han, Xian Zhong, Wenxin Huang, Xuemei Jia, Wenxuan Liu, Xiaohan Yu, Alex Chichung Kot,
• Abstract要約: 衣服交換者再識別(CC-ReID)は、衣服の変化にもかかわらず、複数の監視カメラで個人をマッチングすることを目的としている。 既存の方法は通常、衣服の変化の影響を緩和したり、ID関連機能を強化することに重点を置いている。 本稿では,CC-ReIDのための新しいプロンプト学習フレームワークSemantic Contextual Integration(SCI)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.845045499676793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cloth-changing person re-identification (CC-ReID) aims to match individuals across multiple surveillance cameras despite variations in clothing. Existing methods typically focus on mitigating the effects of clothing changes or enhancing ID-relevant features but often struggle to capture complex semantic information. In this paper, we propose a novel prompt learning framework, Semantic Contextual Integration (SCI), for CC-ReID, which leverages the visual-text representation capabilities of CLIP to minimize the impact of clothing changes and enhance ID-relevant features. Specifically, we introduce Semantic Separation Enhancement (SSE) module, which uses dual learnable text tokens to separately capture confounding and clothing-related semantic information, effectively isolating ID-relevant features from distracting clothing semantics. Additionally, we develop a Semantic-Guided Interaction Module (SIM) that uses orthogonalized text features to guide visual representations, sharpening the model's focus on distinctive ID characteristics. This integration enhances the model's discriminative power and enriches the visual context with high-dimensional semantic insights. Extensive experiments on three CC-ReID datasets demonstrate that our method outperforms state-of-the-art techniques. The code will be released at github.
• Abstract（参考訳）: 衣服交換者再識別(CC-ReID)は、衣服の変化にもかかわらず、複数の監視カメラで個人をマッチングすることを目的としている。 既存の方法は通常、衣服の変化の影響を緩和したり、ID関連機能を強化することに重点を置いているが、複雑な意味情報を捉えるのに苦労することが多い。 本稿では,CLIPの視覚的テキスト表現機能を活用し,衣服の変化の影響を最小限に抑え,ID関連機能を強化した,新しいプロンプト学習フレームワークSemantic Contextual Integration(SCI)を提案する。 具体的には,2つの学習可能なテキストトークンを用いたセマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・エンハンスメント(SSE)モジュールを導入する。 さらに、直交したテキスト特徴を用いて視覚表現を誘導し、特徴的ID特性に焦点を絞るセマンティック・ガイド・インタラクション・モジュール(SIM)を開発した。 この統合はモデルの識別力を高め、高次元の意味的な洞察で視覚的コンテキストを強化する。 3つのCC-ReIDデータセットに対する大規模な実験により,本手法が最先端技術より優れていることが示された。 コードはgithubでリリースされる。

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