Fugu-MT 論文翻訳(概要): DRFormer: A Dual-Regularized Bidirectional Transformer for Person Re-identification

論文の概要: DRFormer: A Dual-Regularized Bidirectional Transformer for Person Re-identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01059v1
Date: Sun, 01 Feb 2026 06:59:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.565688
Title: DRFormer: A Dual-Regularized Bidirectional Transformer for Person Re-identification
Title（参考訳）: DRFormer: 人物再識別のための二重正規化双方向変換器
Authors: Ying Shu, Pujian Zhan, Huiqi Yang, Hehe Fan, Youfang Lin, Kai Lv,
Abstract要約: 微粒な識別的詳細とグローバルな意味的特徴は、人物の再識別の課題の解決に寄与する。視覚基礎モデルは局所的なテクスチャのマイニングに優れており、視覚言語モデルは強いグローバルな意味の違いを捉えている。我々は,textbfDual-textbfRegularized Bidirectional textbfTransformerを用いて,その強みを相乗化するための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）: 37.61695934257133
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Both fine-grained discriminative details and global semantic features can contribute to solving person re-identification challenges, such as occlusion and pose variations. Vision foundation models (\textit{e.g.}, DINO) excel at mining local textures, and vision-language models (\textit{e.g.}, CLIP) capture strong global semantic difference. Existing methods predominantly rely on a single paradigm, neglecting the potential benefits of their integration. In this paper, we analyze the complementary roles of these two architectures and propose a framework to synergize their strengths by a \textbf{D}ual-\textbf{R}egularized Bidirectional \textbf{Transformer} (\textbf{DRFormer}). The dual-regularization mechanism ensures diverse feature extraction and achieves a better balance in the contributions of the two models. Extensive experiments on five benchmarks show that our method effectively harmonizes local and global representations, achieving competitive performance against state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: 微粒な識別的詳細とグローバルな意味的特徴の両方が、オクルージョンやポーズのバリエーションといった人物の再識別の課題の解決に寄与する。ビジョン基盤モデル (\textit{e g }, DINO) は局所的なテクスチャのマイニングに優れ、ビジョン言語モデル (\textit{e g }, CLIP) は強力なグローバルセマンティックな違いを捉えている。既存のメソッドは主に単一のパラダイムに依存しており、統合の潜在的な利点を無視している。本稿では,これら2つのアーキテクチャの相補的役割を解析し,その強みを \textbf{D}ual-\textbf{R}egularized Bidirectional \textbf{Transformer} (\textbf{DRFormer}) を用いて相乗化するためのフレームワークを提案する。二重規則化機構は多様な特徴抽出を保証し、2つのモデルの貢献のバランスを良くする。 5つのベンチマークにおいて,本手法は局所的および大域的表現を効果的に調和させ,最先端の手法と競合する性能を達成できることを示す。

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