選択的コントラスト学習による完全教師なし人物再同定【JST・京大機械翻訳】

Pang Bo; Zhai Deming; Jiang Junjun; Liu Xianming

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218468497220 整理番号：21P0054476

選択的コントラスト学習による完全教師なし人物再同定【JST・京大機械翻訳】

Fully Unsupervised Person Re-identification viaSelective Contrastive Learning

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 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2020年10月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年03月03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)

ピアソン再識別(ReID)は,様々なカメラで捉えられた画像間の同一アイデンティティ人を探索することを目的とする。非監督者ReIDは,集中的な手動注釈なしに動作し,従って新しい条件に適応する大きな可能性を示すため,最近多くの注目を集めている。表現学習は教師なし人ReIDにおいて決定的役割を果たす。本研究では,教師なし特徴学習のための新しい選択的コントラスト学習フレームワークを提案した。特に,従来のコントラスト学習戦略と異なり,著者らは,コントラスト損失を定義するために,複数の正値および適応的にサンプリングされた陰性を用いて,より強い同一性識別表現を有する特徴埋込みモデルを学習することを可能にする。さらに,3つの動的辞書を構築するために,大域的および局所的特徴を同時に活用することを提案し,その中で,大域的および局所的メモリバンクをペアワイズ類似性計算に用い,混合メモリバンクをコントラスト損失定義に用いた。実験結果は,最先端技術と比較して教師なし人ReIDにおける著者らの方法の優位性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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

人工知能 , パターン認識

, , , ,

前のページに戻る