FedBPrompt: 身体分布を意識したビジュアルプロンプトによる連合ドメイン一般化を用いた人物再識別
arXiv cs.CV / 2026/3/16
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要点
- FedBPrompt は、分散クライアント間で歩行者中心の領域へ Transformer の注意を導くよう、身体分布を意識したビジュアルプロンプトを用いた人物再識別の連合ドメイン一般化手法を提案する。
- Body Distribution Aware Visual Prompts Mechanism (BAPM) は、背景ノイズを抑制する全身ホリスティックプロンプトと、姿勢・視点に頑健なディテールを捉える身体部位アライメントプロンプトを組み合わせる。
- A Prompt-based Fine-Tuning Strategy (PFTS) は ViT バックボーンを凍結し、軽量なプロンプトのみを更新することで、適応性を維持しつつ通信オーバーヘッドを大幅に削減する。
- 実験結果は、BAPM が特徴判別性とドメイン間一般化を向上させ、PFTS はわずか数回の集約ラウンドで利得を得られ、既存の ViT ベースの FedDG-ReID フレームワークへ容易に統合できることを示す。コードは https://github.com/leavlong/FedBPrompt に公開されている。
