#1004
summarized by : 福沢 栄治
Relation-Aware Global Attention for Person Re-Identification

どんな論文か?

同一人物判定(re-id)の場合、注目機制は、識別機能の強化と無関係な機能の抑制を目的としているため、魅力的であり、re-idのキー、つまり識別機能学習によく一致します。既存のアプローチは、通常、グローバル構造パターンからの知識のマイニングを無視して、ローカル畳み込みを使用して注目を学習します。
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新規性

この研究では、より良い注目学習のためにグローバル構造情報をキャプチャする効果的なRGAモジュールを提案します。具体的には、特徴の位置ごとに、グローバルスコープの構造情報と局所的な外観情報をコンパクトに把握するために、すべての特徴の位置とのペアごとの相関/アフィニティ、および特徴自体を組み合わせて、浅い畳み込みモデルで注目を学習します。

結果

広範なアブレーション研究は、RGAが機能表現力を大幅に向上させ、いくつかの一般的なベンチマークで一番良いパフォーマンスを達成できることを示しています。

その他(なぜ通ったか?等)