RGB-赤外線人物再同定のためのモダリティ適応混合と不変分解【JST・京大機械翻訳】

Huang Zhipeng; Liu Jiawei; Li Liang; Zheng Kecheng; Zha Zheng-Jun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208046444951 整理番号：22P0298385

RGB-赤外線人物再同定のためのモダリティ適応混合と不変分解【JST・京大機械翻訳】

Modality-Adaptive Mixup and Invariant Decomposition for RGB-Infrared Person Re-Identification

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発行年： 2022年03月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

RGB-赤外人再同定は,RGBと赤外線画像の間の重要なモダリティの不一致のために非常に挑戦的な,新興のクロスモーダル再識別タスクである。本研究では,RGB-赤外人再識別のための新しいモダリティ適応混合および不変分解(MID)アプローチを,学習モダリティ不変および識別表現に向けて提案した。MIDは,ピクセルレベルで固有のモダリティの不一致を緩和するために,RGBと赤外線画像の間の適切な混合モダリティ画像を生成するために,モダリティ適応混合方式を設計する。それは,Markov決定過程としてモダリティ混合手順を定式化し,そこでは,アクター-批評エージェントが,深い強化学習フレームワークの下で,クロスモーダル画像の異なる領域の間の動的および局所的線形補間ポリシーを学習する。このような政策は,より連続的な潜在空間におけるモダリティ不変性を保証し,崩壊した混合モダリティサンプルによる多様体侵入を回避する。さらに,さらに,モダリティの不一致と特徴レベルにおける不変の視覚意味論を強制するために,MIDは,モダリティ適応畳込み分解を採用して,規則的畳込み層をモダリティ固有基底層およびモダリティ-共有係数層に分解した。2つの挑戦的なベンチマークに関する広範な実験結果は,最先端の方法を超えるMIDの優れた性能を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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