[RE-ID] RE-ID (Re-Identification) 개요 1

RE-ID는 특정 객체를 여러 이미지나 비디오 프레임에서 식별하고 추적하는 과정을 의미합니다.

이 기술은 다양한 시나리오에서 동일한 객체를 인식하고 추적하는 데 필수적입니다.

 

이 글에서는 RE-ID가 무엇인지, 어떤 기술인지에 대해 간단히 다루어보겠습니다.

 

https://www.youtube.com/watch?v=oBL84CeLwKk

 

 

RE-ID 시스템의 주요 기술

• 객체 검지 : Detection model(예: Yolo)을 통해 객체의 bounding boxes를 추출
• 특징 추출 : 객체의 고유한 특징(예: 색상, 형태, 질감)을 추출하여 식별
• 거리 측정 : 특징 간의 유사성을 계산하여 매칭 정확도를 평가

 

RE-ID 시스템의 훈련 과정

person re-id를 예시로 설명해보겠습니다.

 

step 1 : raw data collection

step 2 : bounding box generation

• 객체(사람)를 인식하여 bounding box 추출
• detection 모델을 통해 수행

step 3: training data annotation

• 서로 다양한 각도와 시각에서 촬영된 동일 객체의 이미지를 고유한 식별자(ID)를 부여
• 일반적으로 RE-ID 데이터셋은 다양한 각도와 조명에서 촬영된 동일 객체의 이미지들이며, 
  각 이미지에 고유한 식별자(ID)를 부여하여, 동일 객체의 이미지가 같은 레이블을 갖도록 합니다.

step 4 : model training

• RE-ID 모델의 학습은 특징 표현 학습(Feature Representation Learning)과 거리 메트릭 학습 (Distance Metric Learning), 두 방식의 결합으로 구성된다.

step 5 : pedestrian retrieval

• query와 gallery set이 주어지면, 학습된 Re-ID model을 사용하여 feature representations을 추출하고 query-to-gallery similarity를 계산하여 retrieved ranking list가 얻는다.

 

RE-ID 시스템에서의 객체 매칭 과정

1.  우리가 찾고자 하는 차량 이미지를 쿼리 이미지(query image)라 한다.
2.  쿼리 이미지(query image)와 동일한 이미지를 갤러리에서 찾는다.
3.  갤러리(gallery)에 있는 모든 차량들과 쿼리 이미지(query image)에 대하여 학습된 Re-ID model을 사용하여 특징(feature representations)을 추출하고 유사도 점수(query-to-gallery similarity)를 계산한다.
4.  갤러리(gallery) 이미지들의 유사도 점수(query-to-gallery similarity)를 이용하여 차량들을 정렬하여 ranking list를
   구한다.

 

Ranking list는 각 결과의 중요도나 유사성에 따라 정렬된 목록으로, Retrieved ranking list라고도 한다.

이는 특정 쿼리와 관련된 결과를 특정 기준에 따라 정렬한 목록을 의미한다.

 

 

다음 글에서는, RE-ID 모델의 학습 과정( Feature Representation Learning , Distance Metric Learning )에 대해 다루어보겠습니다.

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참고자료

[1] Wang, Hongbo, Jiaying Hou, and Na Chen. “A Survey of Vehicle Re-Identification Based on Deep Learning.” IEEE Access 7 (2019): 172443–172469.

[2] Mang Ye, Jianbing Shen, Gaojie Lin, Tao Xiang, Ling Shao, Steven C. H. Hoi , "Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook"  [Submitted on 13 Jan 2020 (v1), last revised 6 Jan 2021 (this version, v2)]

[3] https://khyeyoon.github.io/person%20re-identification%20paper/re-identification/#deep-learning-for-person-re-identification-a-survey-and-outlook

[Paper Review] Deep learning for person re-identification: A survey and outlook

[4] https://github.com/KaiyangZhou/deep-person-reid

GitHub - KaiyangZhou/deep-person-reid: Torchreid: Deep learning person re-identification in PyTorch.