行人、車輛、動物等ReID最新綜述！武大等全面總結Transformer方法 | IJCV 2024

原標題：行人、車輛、動物等ReID最新綜述！武大等全面總結Transformer方法 | IJCV 2024
文章來源：新智元
內容字數：7928字

Transformer在目標重識別 (Re-ID) 領域的應用綜述

本文總結了大學、中山大學和印第安納大學研究人員發表的關于Transformer在目標重識別(Re-ID)領域應用的綜述論文要點。該論文全面回顧了Transformer在Re-ID中的應用，并提出了一個新的Transformer基線UntransReID。

1. Transformer在Re-ID領域的突破

傳統的Re-ID主要依賴卷積神經網絡(CNN)，而近年來基于Transformer的Re-ID方法憑借其優異性能打破了CNN的性能記錄，成為該領域的研究熱點。Transformer強大的注意力機制使其能夠有效地捕捉全局、局部和時空信息，從而在各種Re-ID任務中取得顯著成果。

2. Transformer在不同Re-ID任務中的應用

該論文將現有的基于Transformer的Re-ID工作分為四個主要方向：

1. 圖像/視頻Re-ID: Transformer在圖像Re-ID中通過優化架構(例如金字塔結構、層次聚合)和改進注意力機制來捕捉局部區分性信息；在視頻Re-ID中，Transformer可用于后處理或構建純Transformer架構，以捕捉視頻序列中的長期依賴關系。
2. 數據/標注受限的Re-ID: Transformer的強大自監督預訓練能力使其能夠有效地處理數據或標注受限的Re-ID任務，例如無監督Re-ID和領域泛化Re-ID。
3. 跨模態Re-ID: Transformer的統一架構使其能夠有效處理不同模態的數據(例如可見光-紅外、文本-圖像、素描-圖像)，并建立模態間的關聯，促進多模態信息的融合。
4. 特殊Re-ID場景: Transformer在處理遮擋Re-ID、換衣Re-ID、以人為中心的Re-ID、行人檢索、群體Re-ID和無人機Re-ID等特殊場景中也展現了其強大的適應性和可擴展性。

3. UntransReID: 一個新的Transformer基線

研究人員提出了一個新的無監督Re-ID基線UntransReID，該基線在單模態和跨模態任務上都實現了最先進的性能。UntransReID在無監督訓練過程中設計了面向patch級別的mask增強策略，并針對跨模態Re-ID設計了雙流Transformer結構。

4. 動物Re-ID的標準化基準測試

論文還關注了尚未充分探索的動物Re-ID領域。研究人員設計了一個標準化的基準測試，并進行了廣泛的實驗，證明了Transformer在動物Re-ID中的巨大潛力。

5. 未來展望

論文最后展望了Re-ID未來的研究方向，包括Re-ID與大語言模型(LLM)的結合、通用Re-ID大模型的構建以及面向高效部署的Transformer優化等。

總而言之，這篇論文為基于Transformer的Re-ID研究提供了全面的回顧和深入分析，并為未來的研究提供了有價值的指導。

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。