PSTR:変圧器によるエンドツーエンド1ステップ人物探索【JST・京大機械翻訳】

Cao Jiale; Pang Yanwei; Anwer Rao Muhammad; Cholakkal Hisham; Xie Jin; Shah Mubarak; Khan Fahad Shahbaz

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215183894715 整理番号：22P0327762

PSTR:変圧器によるエンドツーエンド1ステップ人物探索【JST・京大機械翻訳】

PSTR: End-to-End One-Step Person Search With Transformers

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (7件)： , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年04月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月07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)

著者らは,単一アーキテクチャにおいて,人間検出と再同定(re-id)を同時に実行する,新しい1段階変圧器ベース人探索フレームワーク,PSTRを提案する。PSTRは,人物に対する識別可能再復号器と共に,人物検出用の検出符号器デコーダを含む,人探索専門化(PSS)モジュールから成る。識別的再支援復号器は,識別可能再特徴学習のための共有復号器によるマルチレベル監視方式を利用し,また,個人の異なる部分間の関係を符号化するための部分注意ブロックも構成する。さらに,異なるスケールでの人物インスタンスを横断してサポートするための簡単なマルチスケール方式を導入した。PSTRは,オブジェクトレベル認識(検出)とインスタンスレベルマッチング(re-id)の多様な目的を同時に達成する。知る限りでは,エンドツーエンド1段階変圧器ベース人探索フレームワークを提案した。実験は2つの一般的なベンチマーク:CUHK-SYSUとPRWで行った。広範なアブレーションは提案した寄与の利点を明らかにした。さらに,提案したPSTRは,両方のベンチマークに新しい最先端技術を設定する。挑戦的なPRWベンチマークにおいて,PSTRは56.5%の平均精度(mAP)スコアを達成した。ソースコードは,ウルル{https://github.com/JialeCao001/PSTR}で利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

, , ,

前のページに戻る