論文の概要: Exploring the Camera Bias of Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10195v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 14:39:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:48:09.049359
• Title: Exploring the Camera Bias of Person Re-identification
• Title（参考訳）: 人物識別のカメラバイアスを探る
• Authors: Myungseo Song, Jin-Woo Park, Jong-Seok Lee,
• Abstract要約: 我々は、ReIDモデルのカメラバイアスを未確認領域で測定し、データ分散シフトによってカメラバイアスがより顕著になることを示す。 未確認領域データのデバイアス化手法として,埋め込みベクトル上の特徴正規化を再考する。 本手法はバイアス低減に有効であり,低レベル画像特性や体角などの詳細なバイアス要因に適用可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.605398174512295
• License:
• Abstract: We empirically investigate the camera bias of person re-identification (ReID) models. Previously, camera-aware methods have been proposed to address this issue, but they are largely confined to training domains of the models. We measure the camera bias of ReID models on unseen domains and reveal that camera bias becomes more pronounced under data distribution shifts. As a debiasing method for unseen domain data, we revisit feature normalization on embedding vectors. While the normalization has been used as a straightforward solution, its underlying causes and broader applicability remain unexplored. We analyze why this simple method is effective at reducing bias and show that it can be applied to detailed bias factors such as low-level image properties and body angle. Furthermore, we validate its generalizability across various models and benchmarks, highlighting its potential as a simple yet effective test-time postprocessing method for ReID. In addition, we explore the inherent risk of camera bias in unsupervised learning of ReID models. The unsupervised models remain highly biased towards camera labels even for seen domain data, indicating substantial room for improvement. Based on observations of the negative impact of camera-biased pseudo labels on training, we suggest simple training strategies to mitigate the bias. By applying these strategies to existing unsupervised learning algorithms, we show that significant performance improvements can be achieved with minor modifications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、人物再識別(ReID)モデルのカメラバイアスを実験的に検討する。 これまで、この問題に対処するためにカメラ対応の手法が提案されてきたが、それらは主にモデルのトレーニング領域に限られている。 我々は、ReIDモデルのカメラバイアスを未確認領域で測定し、データ分散シフトによってカメラバイアスがより顕著になることを示す。 未確認領域データのデバイアス化手法として,埋め込みベクトル上の特徴正規化を再考する。 正規化は単純な解法として使われてきたが、その根本原因とより広範な適用性は未解明のままである。 本手法がバイアス低減に有効である理由を解析し,低レベル画像特性や体角などの詳細なバイアス要因に適用可能であることを示す。 さらに,ReIDの簡易かつ効果的なテスト時間後処理手法としての可能性を強調し,様々なモデルやベンチマークでその一般化性を検証する。 さらに,ReIDモデルの教師なし学習におけるカメラバイアスの本質的リスクについて検討する。 教師なしのモデルは、監視対象のドメインデータであってもカメララベルに偏りが強く、改善の余地がかなりあることを示している。 カメラバイアスのある擬似ラベルがトレーニングに負の影響を観測した結果,バイアスを軽減するための簡単なトレーニング戦略を提案する。 既存の教師なし学習アルゴリズムにこれらの戦略を適用することで、微調整で大幅な性能向上が達成できることを示す。

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