本研究は、服装変更に対応した人物再同定(CC-ReID)における標準ReIDと服装変更ReIDの目的関数の対立に着目している。
まず、服装変更合成データを生成するClothes-Changing Diffusion (CC-Diffusion)モデルを提案した。CC-Diffusionは、服装情報と個人識別情報を適切に分離しながら、高品質な服装変更合成画像を生成できる。
次に、標準ReIDと服装変更ReIDの目的関数を明示的に分離し、多目的最適化の枠組みで最適化を行う手法を提案した。これにより、両者の目的関数のトレードオフを適切に調整し、両者のパフォーマンスを向上させることができる。
具体的には、標準ReIDの目的関数Lsc、服装変更ReIDの目的関数Lcc、および個人識別の目的関数Lidを定義し、これらを同時に最適化する多目的最適化問題を定式化した。さらに、人間の好みを反映するための制約条件を導入し、所望のパレート最適解を得ることができる。
提案手法は、既存のCC-ReIDモデルに対して相補的に適用でき、標準ReIDモデルにも適用可能であることを示した。実験結果から、提案手法が両プロトコルにおいて優れた性能を発揮することが確認された。
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