PAFormer: 部位認識トランスフォーマーによる人物再識別

人物再識別（ReID）の領域において、部分的ReID手法は主流と見なされており、サンプル間で体の部位の比較を通じて特徴距離を測定することを目的としています。しかし、実際には、従来の手法はしばしば体の部位の解剖学的側面に対する十分な認識が欠けており、異なるサンプル間で同じ体の部位の特徴を捉えることができませんでした。この問題に対処するために、私たちは部位認識トランスフォーマー（PAFormer）を導入します。これはポーズ推定に基づくReIDモデルであり、正確な部位間比較を行うことができます。ポーズトークンに部位認識を注入するために、各体の部位と画像の部分領域との相関を推定する`ポーズトークン`と呼ばれる学習可能なパラメータを導入します。特に、推論フェーズでは、PAFormerは従来のポーズ推定モデルを利用したReID手法で一般的に使用される体の部位の局所化に関連する追加モジュールなしで動作します。さらに、体の部位に対する認識を強化し、PAFormerは各体の部位の遮蔽の程度を推定するための学習ベースの可視性予測器の使用を提案します。また、目標となる可視性スコアを使用した教師強制技術を導入し、PAFormerが可視な部分のみで訓練できるようにします。一連の広範な実験により、私たちの手法が既存のアプローチを有名なReIDベンチマークデータセットで上回ることが示されました。