論文の概要: Unsupervised Domain Adaptive Person Search via Dual Self-Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16506v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 06:54:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:58:45.652130
• Title: Unsupervised Domain Adaptive Person Search via Dual Self-Calibration
• Title（参考訳）: 二重自己校正による教師なしドメイン適応型人物探索
• Authors: Linfeng Qi, Huibing Wang, Jiqing Zhang, Jinjia Peng, Yang Wang,
• Abstract要約: Unsupervised Domain Adaptive (UDA) パーソンサーチは、ラベル付きソースドメインデータセットでトレーニングされたモデルを、追加のアノテーションなしでターゲットドメインデータセットに採用することに焦点を当てている。 最も効果的なUDA人物探索法は、典型的には、ソースドメインとクラスタリングから派生した擬似ラベルの基底真理を利用する。 ノイズの多い擬似ラベルの干渉を効果的に除去するUDA人物探索のためのDSCA(Dual Self-Calibration)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）: 12.158126976694488
• License:
• Abstract: Unsupervised Domain Adaptive (UDA) person search focuses on employing the model trained on a labeled source domain dataset to a target domain dataset without any additional annotations. Most effective UDA person search methods typically utilize the ground truth of the source domain and pseudo-labels derived from clustering during the training process for domain adaptation. However, the performance of these approaches will be significantly restricted by the disrupting pseudo-labels resulting from inter-domain disparities. In this paper, we propose a Dual Self-Calibration (DSCA) framework for UDA person search that effectively eliminates the interference of noisy pseudo-labels by considering both the image-level and instance-level features perspectives. Specifically, we first present a simple yet effective Perception-Driven Adaptive Filter (PDAF) to adaptively predict a dynamic filter threshold based on input features. This threshold assists in eliminating noisy pseudo-boxes and other background interference, allowing our approach to focus on foreground targets and avoid indiscriminate domain adaptation. Besides, we further propose a Cluster Proxy Representation (CPR) module to enhance the update strategy of cluster representation, which mitigates the pollution of clusters from misidentified instances and effectively streamlines the training process for unlabeled target domains. With the above design, our method can achieve state-of-the-art (SOTA) performance on two benchmark datasets, with 80.2% mAP and 81.7% top-1 on the CUHK-SYSU dataset, with 39.9% mAP and 81.6% top-1 on the PRW dataset, which is comparable to or even exceeds the performance of some fully supervised methods. Our source code is available at https://github.com/whbdmu/DSCA.
• Abstract（参考訳）: Unsupervised Domain Adaptive (UDA) パーソンサーチは、ラベル付きソースドメインデータセットでトレーニングされたモデルを、追加のアノテーションなしでターゲットドメインデータセットに採用することに焦点を当てている。 最も効果的なUDA人物探索法は、典型的には、ソースドメインと、ドメイン適応のトレーニングプロセス中にクラスタリングから派生した擬似ラベルの基底真理を利用する。 しかし、これらの手法の性能はドメイン間格差による擬似ラベルの破壊によって著しく制限される。 本稿では,UDA人物探索のためのDSCA(Dual Self-Calibration)フレームワークを提案する。 具体的には、入力特徴に基づいて動的フィルタ閾値を適応的に予測する、単純で効果的なパーセプション駆動適応フィルタ(PDAF)を提案する。 この閾値は、ノイズの多い擬似箱やその他のバックグラウンド干渉を取り除くのに役立ち、我々のアプローチは前景のターゲットに集中し、ドメイン適応の不特定を避けることができる。 さらに,クラスタ表現の更新戦略を強化するために,クラスタプロキシ表現(CPR)モジュールを提案する。 以上の設計により, CUHK-SYSUデータセットでは80.2% mAP, 81.7% Top-1, PRWデータセットでは39.9% mAP, 81.6% Top-1の2つのベンチマークデータセットでは, 最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成できた。 ソースコードはhttps://github.com/whbdmu/DSCA.comで公開されています。

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