본 논문은 상대 위치 임베딩을 활용한 transformer 기반의 인물 재인식 모델의 학습 방법을 제안한다. 이미지의 시각적 정보에 의존하는 기존 방식의 한계점을 보완하기 위해, 인물의 신체 구조의 형태적 특성을 상대 위치 임베딩을 통해 정의하고, 이들을 추가적인 근거로 활용한다. 제안한 방식의 적용으로 기존 방식 대비 5개의 인물 재인식 datasets에 대해 정량적, 정성적으로 성능이 향상됨을 확인 하였다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.