[論文レビュー] ABD-Net: Attentive but Diverse Person Re-Identification

Tianlong Chen, Shaojin Ding+6 more|ArXiv.org|Aug 3, 2019

Video Surveillance and Tracking Methods参考文献 64被引用数 64

ひとこと要約

ABD-Netは、チャネル注意と位置注意を組み合わせ、活性化と重みの多様性を強制する新規SVDO直交正則化器を導入することで、主要なRe-IDベンチマークで最先端の結果を達成する。

ABSTRACT

Attention mechanism has been shown to be effective for person re-identification (Re-ID). However, the learned attentive feature embeddings which are often not naturally diverse nor uncorrelated, will compromise the retrieval performance based on the Euclidean distance. We advocate that enforcing diversity could greatly complement the power of attention. To this end, we propose an Attentive but Diverse Network (ABD-Net), which seamlessly integrates attention modules and diversity regularization throughout the entire network, to learn features that are representative, robust, and more discriminative. Specifically, we introduce a pair of complementary attention modules, focusing on channel aggregation and position awareness, respectively. Furthermore, a new efficient form of orthogonality constraint is derived to enforce orthogonality on both hidden activations and weights. Through careful ablation studies, we verify that the proposed attentive and diverse terms each contributes to the performance gains of ABD-Net. On three popular benchmarks, ABD-Net consistently outperforms existing state-of-the-art methods.

研究の動機と目的

• Re-IDの識別性を向上させるため、注意機能と特徴の多様性の統合を動機づける。
• 頑健で識別性の高い特徴を捉えるため、補完的な注意モジュール（チャネルと位置）を開発する。
• 高コストな計算を伴わず、特徴と重みの相関を低減するSVDOベースの直交性を導入する。
• 注意と多様性の組み合わせが、注意だけまたは多様性だけよりも優れた性能を示すことをデモンストレーションする。

提案手法

• チャネル注意モジュール（CAM）と位置注意モジュール（PAM）を用いた複合的な注意フレームワークを実装し、チャネル毎および空間的な依存関係を捉える。
• 新規スペクトル値差正交性（SVDO）正則化を、隠れ活性化（O.F.）と重み（O.W.）の両方に適用して多様性を促進する。
• AttentiveとGlobalの二分岐アーキテクチャを持つResNet-50バックボーンを使用し、それらの出力を結合して最終埋め込みとする。
• L = Lxent + β_tr L_triplet + β_O.F L_O.F + β_O.W L_O.W の形式で、クロスエントロピー、ハードマイニングトリプレット損失、およびSVDOペナルティを組み合わせた損失で訓練する。
• フルSVDを避けるため、FF^Tのトップ固有値を推定するためにべき乗反復（power iteration）によるSVDOを近似する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 チャネル注意と位置注意の結合は、Re-IDにおけるミスアライメントや背景の摂動に対する頑健性を向上させるか。
• RQ2 SVDOによる多様性の強制は、特徴の相関を低減し、ユークリッド距離を用いた検索性能を向上させるか。
• RQ3 Market-1501、DukeMTMC-Re-ID、MSMT17における最先端手法と比較してABD-Netの性能はどうか。
• RQ4 Re-ID性能の総合的な改善における、注意と多様性の寄与はどの程度か。

主な発見

手法	Market-1501 Top-1	Market-1501 mAP	DukeMTMC-ReID Top-1	DukeMTMC-ReID mAP	MSMT17 Top-1	MSMT17 mAP
ABD-Net	95.60	88.28	89.00	78.59	82.30	60.80

• ABD-Netは3つの主要なRe-IDベンチマークで一貫して従来手法を上回る。
• CAMとPAMの併用は、いずれかの注意モジュール単独よりも性能が向上する。
• SVDOベースの正則化は特徴の相関を低減し、識別能力を向上させる。
• 注意と多様性の組み合わせは、それぞれ単独の場合を超える追加の向上をもたらす。
• Market-1501では、ABD-Netはアテンションベースのベースラインと比較して有意な利得を伴い、最先端の結果を達成する。
• DukeMTMC-Re-IDおよびMSMT17では、ABD-Netがトップ1およびmAPのリーディングスコアを達成する。