論文の概要: Differentiable Channel Selection in Self-Attention For Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08961v1
• Date: Tue, 13 May 2025 21:01:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.293974
• Title: Differentiable Channel Selection in Self-Attention For Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 個人再同定のための自己注意におけるチャンネル選択の相違
• Abstract要約: 本稿では,微分チャネル選択アテンションモジュール (DCS-アテンションモジュール) と呼ばれる新しいアテンションモジュールを提案する。 従来の自己注意とは対照的に、DCS-Attentionモジュールは注意重みの計算において情報チャネルの選択を行う。 我々のDCS-Attentionは、固定されたニューラルネットワークのバックボーンと互換性があるか、微分可能なニューラルネットワークサーチ(DNAS)で学習可能なバックボーンと互換性があり、それぞれ固定されたバックボーン(DCS-FB)とDCS-DNASでDCSに導かれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.19602558582884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel attention module termed the Differentiable Channel Selection Attention module, or the DCS-Attention module. In contrast with conventional self-attention, the DCS-Attention module features selection of informative channels in the computation of the attention weights. The selection of the feature channels is performed in a differentiable manner, enabling seamless integration with DNN training. Our DCS-Attention is compatible with either fixed neural network backbones or learnable backbones with Differentiable Neural Architecture Search (DNAS), leading to DCS with Fixed Backbone (DCS-FB) and DCS-DNAS, respectively. Importantly, our DCS-Attention is motivated by the principle of Information Bottleneck (IB), and a novel variational upper bound for the IB loss, which can be optimized by SGD, is derived and incorporated into the training loss of the networks with the DCS-Attention modules. In this manner, a neural network with DCS-Attention modules is capable of selecting the most informative channels for feature extraction so that it enjoys state-of-the-art performance for the Re-ID task. Extensive experiments on multiple person Re-ID benchmarks using both DCS-FB and DCS-DNAS show that DCS-Attention significantly enhances the prediction accuracy of DNNs for person Re-ID, which demonstrates the effectiveness of DCS-Attention in learning discriminative features critical to identifying person identities. The code of our work is available at https://github.com/Statistical-Deep-Learning/DCS-Attention.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,微分チャネル選択アテンションモジュール (DCS-Attention Module) と呼ばれる新しいアテンションモジュールを提案する。 従来の自己注意とは対照的に、DCS-Attentionモジュールは注意重みの計算において情報チャネルの選択を行う。 特徴チャネルの選択は異なる方法で行われ、DNNトレーニングとのシームレスな統合を可能にする。 我々のDCS-Attentionは、固定されたニューラルネットワークのバックボーンと互換性があるか、微分可能なニューラルネットワークサーチ(DNAS)で学習可能なバックボーンと互換性があり、それぞれ固定されたバックボーン(DCS-FB)とDCS-DNASでDCSに導かれる。 重要なことは、我々のDCS-AttentionはInformation Bottleneck(IB)の原則によって動機付けられており、SGDで最適化可能な新しいIB損失の変動上界は、DCS-Attentionモジュールによるネットワークのトレーニング損失に導出され、組み込まれている。 このように、DCS-Attentionモジュールを持つニューラルネットワークは、特徴抽出のための最も情報性の高いチャネルを選択して、Re-IDタスクの最先端性能を享受することができる。 DCS-FBとDCS-DNASを併用した複数の人物Re-IDベンチマークの大規模な実験により、DCS-Attentionは人物Re-IDに対するDNNの予測精度を大幅に向上し、個人識別に不可欠な識別的特徴の学習におけるDCS-Attentionの有効性を示す。 私たちの作業のコードはhttps://github.com/Statistical-Deep-Learning/DCS-Attention.comで公開されています。

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