인간의 부분을 넘어서: 개인 재식별을 위한 이중 부분 정렬 표현

사람 재식별은 다양한 복잡한 요인으로 인해 도전적인 과제이다. 최근 연구들은 인간의 부분 정보나 외부적으로 정의된 속성을 통합하여 인간의 특정 부위나 중요한 객체 영역을 효과적으로 포착하려는 시도를 해왔다. 그러나 미리 정의된 인간 부위나 속성 범위에 포함되지 않는 유용한 문맥적 정보들이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 정확한 인간 부위 정보와 대략적인 비인간 부위 정보를 동시에 활용하여 이러한 누락된 문맥적 정보를 보완한다. 구현 과정에서 인간 분할 모델을 적용하여 이진 인간 부위 마스크를 추출하고, 동시에 자기 주의(self-attention) 메커니즘을 활용하여 부드럽고 잠재적인 비인간 부위 마스크를 포착한다. 제안한 방법의 효과성을 검증하기 위해 Market-1501, DukeMTMC-reID, CUHK03 세 가지 도전적인 벤치마크에서 새로운 최상의 성능을 달성하였다. 본 연구의 구현 코드는 https://github.com/ggjy/P2Net.pytorch 에서 공개되어 있다.