AG-VPReID 2025：空地视频行人重识别挑战赛结果
计算机视觉与模式识别
2025-07-01 v1
摘要
跨越空中与地面视角的行人重识别对于大规模监控和公共安全应用至关重要。尽管在纯地面场景中已取得显著进展，但由于极端视角差异、尺度变化和遮挡，弥合空地域差距仍是一项艰巨的挑战。基于 AG-ReID 2023 挑战赛的成果，本文介绍了 AG-VPReID 2025 挑战赛——首个专注于高空（80-120m）空地 ReID 的大规模视频竞赛。该挑战赛基于包含 3,027 个身份、超过 13,500 个轨迹片段以及约 370 万帧（来自 UAV、CCTV 和可穿戴相机）的新 AG-VPReID 数据集构建，共有四支国际团队参与。这些团队开发了从多流架构到基于 Transformer 的时间推理和物理信息建模等多种解决方案。来自 UAM 的领先方法 X-TFCLIP 在空对地 ReID 设置中达到了 72.28% 的 Rank-1 准确率，在地对空 ReID 设置中达到了 70.77%，超越了现有基线，同时突显了数据集的复杂性。更多详情请访问官方网站：https://agvpreid25.github.io。
引用
@article{arxiv.2506.22843,
title = {AG-VPReID 2025: Aerial-Ground Video-based Person Re-identification Challenge Results},
author = {Kien Nguyen and Clinton Fookes and Sridha Sridharan and Huy Nguyen and Feng Liu and Xiaoming Liu and Arun Ross and Dana Michalski and Tamás Endrei and Ivan DeAndres-Tame and Ruben Tolosana and Ruben Vera-Rodriguez and Aythami Morales and Julian Fierrez and Javier Ortega-Garcia and Zijing Gong and Yuhao Wang and Xuehu Liu and Pingping Zhang and Md Rashidunnabi and Hugo Proença and Kailash A. Hambarde and Saeid Rezaei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.22843},
year = {2025}
}