論文の概要: Dynamic Modality-Camera Invariant Clustering for Unsupervised Visible-Infrared Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08231v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 09:31:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:03:54.846225
• Title: Dynamic Modality-Camera Invariant Clustering for Unsupervised Visible-Infrared Person Re-identification
• Title（参考訳）: 教師なし可視赤外人物再識別のための動的モダリティ・カメラ不変クラスタリング
• Authors: Yiming Yang, Weipeng Hu, Haifeng Hu,
• Abstract要約: 教師なし学習の可視的人物再識別(USL-VI-ReID)は、教師付き手法よりも柔軟で費用対効果の高い代替手段を提供する。 既存の方法は単純にモダリティ固有のサンプルをクラスタリングし、インスタンス・クラスタ間またはクラスタ・クラスタ間相互関連を達成するために強力なアソシエーション技術を用いる。 我々は,USL-VI-ReIDのための動的モダリティ・カメラ不変クラスタリング(DMIC)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.63906666692304
• License:
• Abstract: Unsupervised learning visible-infrared person re-identification (USL-VI-ReID) offers a more flexible and cost-effective alternative compared to supervised methods. This field has gained increasing attention due to its promising potential. Existing methods simply cluster modality-specific samples and employ strong association techniques to achieve instance-to-cluster or cluster-to-cluster cross-modality associations. However, they ignore cross-camera differences, leading to noticeable issues with excessive splitting of identities. Consequently, this undermines the accuracy and reliability of cross-modal associations. To address these issues, we propose a novel Dynamic Modality-Camera Invariant Clustering (DMIC) framework for USL-VI-ReID. Specifically, our DMIC naturally integrates Modality-Camera Invariant Expansion (MIE), Dynamic Neighborhood Clustering (DNC) and Hybrid Modality Contrastive Learning (HMCL) into a unified framework, which eliminates both the cross-modality and cross-camera discrepancies in clustering. MIE fuses inter-modal and inter-camera distance coding to bridge the gaps between modalities and cameras at the clustering level. DNC employs two dynamic search strategies to refine the network's optimization objective, transitioning from improving discriminability to enhancing cross-modal and cross-camera generalizability. Moreover, HMCL is designed to optimize instance-level and cluster-level distributions. Memories for intra-modality and inter-modality training are updated using randomly selected samples, facilitating real-time exploration of modality-invariant representations. Extensive experiments have demonstrated that our DMIC addresses the limitations present in current clustering approaches and achieve competitive performance, which significantly reduces the performance gap with supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 教師なし学習の可視的人物再識別(USL-VI-ReID)は、教師付き手法よりも柔軟で費用対効果の高い代替手段を提供する。 この分野は有望な可能性から注目を集めている。 既存の方法は単純にモダリティ固有のサンプルをクラスタリングし、インスタンス・クラスタ間またはクラスタ・クラスタ間相互関連を達成するために強力なアソシエーション技術を用いる。 しかし、彼らはカメラ間の差異を無視し、アイデンティティの過度な分割で顕著な問題を引き起こした。 結果として、これはクロスモーダルアソシエーションの正確さと信頼性を損なう。 これらの課題に対処するため,USL-VI-ReIDのための動的モダリティ・カメラ不変クラスタリング(DMIC)フレームワークを提案する。 具体的には、DMICは自然にModality-Camera Invariant Expansion (MIE)、Dynamic Neighborhood Clustering (DNC)、Hybrid Modality Contrastive Learning (HMCL)を統合フレームワークに統合し、クラスタリングにおけるクロスモダリティとクロスカメラの相違を解消する。 MIEは、モダリティとカメラの間のギャップをクラスタリングレベルで埋めるために、モダリティ間とカメラ間距離のコーディングを融合する。 DNCは2つの動的探索戦略を用いて、ネットワークの最適化の目的を洗練し、差別性の改善から、クロスモーダルとクロスカメラの一般化性の向上へと移行した。 さらに、HMCLはインスタンスレベルの分散とクラスタレベルの分散を最適化するために設計されている。 モダリティ内およびモダリティ間トレーニングのための記憶は、ランダムに選択されたサンプルを用いて更新され、モダリティ不変表現のリアルタイム探索を容易にする。 大規模な実験により,我々のDMICは,現在のクラスタリング手法の限界に対処し,競合性能を実現し,教師付き手法による性能ギャップを著しく低減することを示した。

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