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J-GLOBAL ID：202202230417416710   整理番号：22A1164866

人物Re-IDのための視覚変圧器と畳込みネットワークを用いたアンサンブル学習【JST・京大機械翻訳】

Ensemble Learning using Vision Transformer and Convolutional Networks for Person Re-ID

著者 (3件)： Gupta Aryan (Delhi Technological University,Department of Information Technology) ,  Gautam Neil (Delhi Technological University,Department of Information Technology) ,  Vishwakarma Dinesh Kumar (Delhi Technological University,Department of Information Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCMC  ページ： 1571-1576  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Person Re-Identificationは,異なる時間,および挑戦的な現実の多様な設定において,複数の視点を横断して目標とする個人を認識するプロセスである。それは,異なるカメラで捕獲された同じ個体に存在するクラス内変動の有意量のため, conのままである。既存のモデルの大部分は訓練のための大量のデータを必要とし,その結果,それらは小さなデータセット上でよく一般化せず,従って同定プロセスのロバスト性を減少させる。この分散を減らすために,本論文は,Vision変換器,Resnet50および高密度ネット121アーキテクチャにおける最小変化をそれぞれ作るエンドツーエンド三重ストリームアンサンブルモデルを導入した。著者らのモデルは,Duke MTMC ReIDデータセットで90.05%と80.45%の精度を達成する市場1501データセットでよく機能した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  *視覚 ,  *畳込み ,  *変圧器 ,  変換器 ,  *ネットワーク ,  エンドツーエンド方式 ,  計算機アーキテクチャ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *アンサンブル学習 ,  高密度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人物 ,  Re ,  ID ,  視覚 ,  変圧器 ,  畳込み ,  アンサンブル学習