生成AIを活用したサイバーコアのRe-ID（人物再認識）アルゴリズム「CORE-ReID」が論文掲載サイト「Papers with Code」の該当カテゴリで1位にランクイン

サイバーコアのUnsupervised Domain Adaptation（UDA、教師なしドメインアダプテーション）Re-ID（Re Identification、人物や対象物の再認識）アルゴリズムであるCORE-ReIDが、世界中の研究者が集まる論文掲載サイト、Papers with Codeで該当カテゴリ1位にランクされました。

CORE-ReIDアルゴリズムの名前は、サイバーコアに由来しています。本研究は、当社と岩手県立大学のプリマ オキ ディッキ アルディアンシャー博士および研究室と共同で、当社のAIエンジニアが実施しました。

CORE-ReIDの特長：
CORE-ReIDの特長は、以下の4つの点になります：
1. CycleGANによる学習データ生成:　CycleGANを利用して、事前学習段階で多様なデータを作成し、さまざまなカメラソースからの画像特性を調和させました。
2. Teacher-Student Networks for Multi-View Features:　異なる画角の特徴量学習のためのTeacher-Student（教師-生徒）ネットワークの活用。
3. Innovative Efficient Channel Attention Block (ECAB):　特長のチャネル間の関係を活用し、入力画像内の意味のある構造に焦点を当てて学習を強化し、特徴抽出を強化。
4. COREフレームワーク:　効率的なチャネルアテンションブロック:　 CORE(Comprehensive Optimization and Refinement through Ensemble Fusion)フレームワークは、グローバルとローカル(上部と下部)の特徴の適応的融合を実行可能にします。

広く用いられている3つのUDA Person ReIDデータセットでベンチマークを実施した結果、CORE-ReIDの性能は、他の最先端アプローチよりも優れている点が示されました。

論文タイトル: “CORE-ReID: Comprehensive Optimization and Refinement through Ensemble fusion in Domain Adaptation for person re-identification”.

Related URLs:
Papers with code – Unsupervised Domain Adaptation’s benchmark – https://paperswithcode.com/task/unsupervised-domain-adaptation
Papers with code – https://paperswithcode.com/paper/core-reid-comprehensive-optimization-and
Paper – https://www.mdpi.com/2674-113X/3/2/12
Project Page – https://trinhquocnguyen.github.io/core-reid-homepage

　サイバーコアの技術チームが開発した車両再識別（Vehicle Re-Identification）アルゴリズムが、2021年4月25日の時点で世界中のAIに関する論文を集めたサイト「Papers with Code」の該当カテゴリーでNo.1精度として評価されています。¹

　車両再識別とは、異なるカメラ間で同一の車両を識別する技術で、異なる解像度、カメラの角度、光の当たり方などの条件下で高い精度を出すには非常に高度な技術を要します。

　今回のアルゴリズムは、2021年度のAIコンペティション「AI City Challenge」に参加するために開発。同コンペティションの第2のテーマ：Challenge Track 2：City-Scale Multi-Camera Vehicle Re-Identification（都市全体に対応する複数カメラの車両再識別）に該当するものです。なお、サイバーコアは同コンペティションでは世界9位（参加チーム数確認中）という結果を残しました。

　今回開発したアルゴリズムについてサイバーコアは論文を作成、大会に連動する「CVPR Workshop 2021」に提出しました。その結果として、AI論文を評価する「Papers with Code」でピックアップされ、該当するカテゴリー（Vehicle Re-Identification）の中で最も精度が高いものとして評価されました。

1 「papers with code」は定期的に更新され、現在は1位ですが、将来はランク下がることもありえます。

該当論文のタイトル：「A Strong Baseline for Vehicle Re-Identification」

以下、関連するURL

Papers with code – Vehicle Re-Identificationカテゴリー

https://paperswithcode.com/task/vehicle-re-identification

Papers with code – 論文のページ（2021年4月にて、Global Rank: #1） https://paperswithcode.com/paper/a-strong-baseline-for-vehicle-re

論文のページ（オープンジャーナル） – https://arxiv.org/abs/2104.10850v1