[論文レビュー] Attention-Aware Compositional Network for Person Re-identification

Jing Xu, Rui Zhao+3 more|arXiv (Cornell University)|May 9, 2018

Video Surveillance and Tracking Methods参考文献 36被引用数 82

ひとこと要約

この論文は、注意機構を用いた組成型ネットワークを提案し、person re-identification の性能を向上させることを目的としています。評価は CUHK03-NP および DukeMTMC-reID で行われました。

ABSTRACT

Person re-identification (ReID) is to identify pedestrians observed from different camera views based on visual appearance. It is a challenging task due to large pose variations, complex background clutters and severe occlusions. Recently, human pose estimation by predicting joint locations was largely improved in accuracy. It is reasonable to use pose estimation results for handling pose variations and background clutters, and such attempts have obtained great improvement in ReID performance. However, we argue that the pose information was not well utilized and hasn't yet been fully exploited for person ReID. In this work, we introduce a novel framework called Attention-Aware Compositional Network (AACN) for person ReID. AACN consists of two main components: Pose-guided Part Attention (PPA) and Attention-aware Feature Composition (AFC). PPA is learned and applied to mask out undesirable background features in pedestrian feature maps. Furthermore, pose-guided visibility scores are estimated for body parts to deal with part occlusion in the proposed AFC module. Extensive experiments with ablation analysis show the effectiveness of our method, and state-of-the-art results are achieved on several public datasets, including Market-1501, CUHK03, CUHK01, SenseReID, CUHK03-NP and DukeMTMC-reID.

研究の動機と目的

• さまざまな外観や視点下でも頑健な person re-identification を実現する動機づけ。
• 正確な識別のために特徴を組成する attention-aware アーキテクチャを開発する。
• CUHK03-NP および DukeMTMC-reID のデータセットを活用して有効性を示す。
• アテンションガイダンスが re-id タスクにおける特徴表現をどのように強化できるかを探る。

提案手法

• 人の re-identification のための attention-aware compositional network アーキテクチャを導入する。
• 身体部位間の特徴の組成を導くように注意機構を組み込む。
• 局所とグローバルな手がかりを統合する組成戦略を用いて、頑健なアイデンティティ表現を実現する。
• re-id ベンチマークに適したトレーニング戦略でネットワークを最適化する。
• 標準データセットでモデルを評価し、ベースラインに対する改善を示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アテンション誘導型の特徴組成が person re-identification の性能に与える影響はどうか。
• RQ2 姿勢・照明・視点の変化に対する頑健性を、アテンション対応の組成的アプローチは改善できるか。
• RQ3 提案手法は CUHK03-NP および DukeMTMC-reID における既存の re-id アプローチとどう比較されるか？

主な発見

• 提案されたネットワークは標準ベンチマークで re-id の性能を向上させる。
• アテンション誘導の組成は、困難な条件下で識別性を高める。
• このアプローチは CUHK03-NP および DukeMTMC-reID データセットで有効性を示す。
• この手法は、アテンション機構を介して局所的およびグローバルな手がかりを統合し、頑健な表現を作る。