19日前

人間の部分を越えて:人物再識別における二重部分対応表現

Jianyuan Guo, Yuhui Yuan, Lang Huang, Chao Zhang, Jinge Yao, Kai Han
人間の部分を越えて:人物再識別における二重部分対応表現
要約

人物再識別は、多様な複雑な要因により困難なタスクである。近年の研究では、人物の部位や重要なオブジェクト領域を捉えるために、人間のパーツ解析結果や外部で定義された属性を統合しようとする試みがなされている。一方で、事前に定義された人物の部位や属性の範囲に含まれない有用な文脈的ヒントが依然として多数存在する。本論文では、正確な人物部位と粗い非人物部位の両方を活用することで、これらの見落とされた文脈的ヒントを捉える手法を提案する。実装においては、人物解析モデルを用いて二値化された人物部位マスクを抽出するとともに、自己注意機構(self-attention mechanism)を活用して柔軟な潜在的(非人物)部位マスクを捉える。提案手法の有効性は、Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03の3つの困難なベンチマークにおいて、新たなSOTA(最先端)性能を達成することで検証された。実装コードは、https://github.com/ggjy/P2Net.pytorch にて公開されている。

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