論文の概要: HiHR: Hierarchical Hyperbolic Representation for Aerial-Ground Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.09186v1
• Date: Fri, 10 Jul 2026 08:24:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-13 14:47:12.809902
• Title: HiHR: Hierarchical Hyperbolic Representation for Aerial-Ground Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 空中人物再同定のための階層的双曲表現法
• Authors: Qiwei Yang, Pingping Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,AG-ReIDのための階層型双曲表現(HiHR)フレームワークを提案する。 まず、事前学習されたビジュアルテキストエンコーダに基づいて、多粒度の特徴を抽出する。 そして,テキスト誘導多粒性融合(TMF)を提案し,多粒性特徴を融合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.91568285082404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aerial-Ground Person Re-IDentification (AG-ReID) aims to retrieve the same person across heterogeneous aerial and ground camera platforms. Although great progress has been made, existing methods remain suboptimal due to the direct feature alignment across views, overlooking view-specific cues. To address this issue, we propose a novel Hierarchical Hyperbolic Representation (HiHR) framework for AG-ReID. More specifically, we first extract multi-granularity features based on pre-trained visual-text encoders. Then, we propose a Text-guided Multi-granularity Fusion (TMF) to fuse multi-granularity features and enhance the representation ability of identity features. Furthermore, we introduce the Hierarchical Hyperbolic Learning (HHL) to construct a hierarchical feature structure in a hyperbolic space. This hierarchy includes a coarse level that ensures identity separability and cross-view consistency, and a fine level that preserves view-specific discriminative cues. As a result, our proposed framework can effectively aggregate view-invariant and view-specific discriminative features for AG-ReID. Extensive experiments on four AG-ReID benchmarks demonstrate the effectiveness of our framework. The source code is available at https://github.com/YangQiWei3/HiHR.
• Abstract（参考訳）: Aerial-Ground Person Re-IDentification (AG-ReID)は、異質な空中および地上カメラプラットフォームで同じ人物を回収することを目的としている。 非常に進歩しているが、ビュー間の直接的な特徴アライメントのため、ビュー固有の手がかりを見渡すため、既存の手法は依然として最適である。 本稿では,AG-ReIDのための階層型双曲表現(HiHR)フレームワークを提案する。 より具体的には、事前学習されたビジュアルテキストエンコーダに基づいて、まず複数の粒度の特徴を抽出する。 次に,テキスト誘導多粒性融合(TMF)を提案し,多粒性特徴を融合させ,同一性特徴の表現能力を向上する。 さらに,階層型双曲学習(HHL)を導入し,双曲空間における階層型特徴構造を構築する。 この階層は、アイデンティティ分離性とクロスビュー整合性を保証する粗いレベルと、ビュー固有の差別的手がかりを保存する微妙なレベルを含む。 提案するフレームワークは,AG-ReIDのビュー不変およびビュー固有識別機能を効果的に集約することができる。 4つのAG-ReIDベンチマークの大規模な実験は、我々のフレームワークの有効性を実証している。 ソースコードはhttps://github.com/YangQiWei3/HiHRで入手できる。

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