- …
- …
#230
summarized by : takumuikeya
どんな論文か？
人物再同定タスクにおけるCNNの人間の表現力を向上させることを目的として，特に姿勢変化やスケール変化に頑健な構造としてInteraction and Aggregation(IA)を提案した．IAはSIAとCIAの2つの構造から成り立つ．SIAでは入力人物画像のポーズやスケールをに応じて適応的に受容野を決定する．CIAでは明示的にチャンネル間の共起性をモデル化できる．
新規性
近年のCNNによる人物再同定では身体部位を推定し各部位をクロップするかアテンションを当てることで姿勢変化にロバストにしているためサブネットや検出用の構造が必要になり複雑である．これらの手法ではあらかじめクロップサイズを決めておくため,多様なスケールに対処するのが難しい．しかし，本手法では適応的に受容野のサイズを最適化するため，任意のスケールを考慮可能である．
結果
公開されている3つのPesonReIDデータセットでSOTA
その他（なぜ通ったか？等）
クロップサイズを適応的に対象に合わせるために受容野のsizeを学習することでスケールにロバストにした点
チャンネル間の共起に着目した点
- …
- …