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J-GLOBAL ID：202202262406135064   整理番号：22A1101386

三重項損失を越えて:細粒度差意識ペアワイズ損失による人物再同定【JST・京大機械翻訳】

Beyond Triplet Loss: Person Re-Identification With Fine-Grained Difference-Aware Pairwise Loss

著者 (7件)： Yan Cheng (School of Computer Science and Engineering, State Key Laboratory of Software Development Environment, Jiangxi Research Institute, Beihang University, Beijing, China) ,  Pang Guansong (School of Computer Science, University of Adelaide, Adelaide, South Australia, Australia) ,  Bai Xiao (School of Computer Science and Engineering, State Key Laboratory of Software Development Environment, Jiangxi Research Institute, Beihang University, Beijing, China) ,  Liu Changhong (School of Computer and Information Engineering, Jiangxi Normal University, Nanchang, China) ,  Ning Xin (Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Gu Lin (National Institute of Informatics, University of Tokyo, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan) ,  Zhou Jun (School of Information and Communication Technology, Griffith University, Nathan, Queensland, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 24  ページ： 1665-1677  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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(ReID)は,複数のカメラで異なる視点から人を再識別することを目的とする。細粒の外観差を捉えることは,多くの同一性がこれらの微細粒差を見るときのみ識別できるので,しばしば正確な人物ReIDの鍵である。しかし,典型的には三重項損失によって駆動されるほとんどの最先端の人間ReID手法は,大きな外観差の区別に多く集中するので,細粒の特徴を効果的に学習できない。この課題に取り組むために,著者らはReIDモデルを可能にする新しいペアワイズ損失関数を導入し,小さな差異の画像と大きな差の画像上の有界ペナルティ化の指数関数的ペナルティを適応的に強制することによって,微細粒特徴を学習する。提案した損失は一般的であり,三重項損失を置き換えるためのプラグインとして使用可能であり,種々のタイプの最先端の手法を著しく強化する。4つのベンチマークデータセットに関する実験結果は,提案した損失が実質的に大きなマージンによって多くの一般的損失機能を上回ることを示した。そして,それはまた,著しく改善されたデータ効率を可能にした。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 ,  損失関数 ,  指数関数 ,  画像 ,  モデル ,  ベンチマーク ,  *ペナルティ
準シソーラス用語： プラグイン ,  有界 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 三重項 ,  損失 ,  細粒度 ,  意識 ,  人物 ,  同定