【Person Re-ID】Deep Representation Learning with Part Loss for Person Re-Identification
2018-01-04 10:33
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paper下载地址:https://arxiv.org/abs/1707.00798
测试集中的人在训练集中是不可见的,因此需要学习到的描述子有足够的可分性。
目前大多数表征学习方法的目的是最小化训练集的分类损失,这与Re-ID任务不同。表征学习方法更多的关注于人体的躯干部分,而忽略其他部分。对于不同的人,其他部分诸如头部,上半身体依然是意义的。基于此,作者提出了PL-net(part loss networks),它自动将一副图像分成K个parts,然后分别计算每个parts的分类损失。
假设已经得到feature map χ,首先计算每个特征图的激活值的最大值位置,(hz,wz)=argmaxχz(h,w)
其中z为通道数,然后用L2距离将这些坐标点(h,w)聚成K类。然后在每个聚类中用average pooling(聚类中的通道上)并min-max归一化得到显著性图像。然后用阈值0.5将显著性图像变为二值图像,并将二值图的最大外接矩形作为人体部件的bounding box。
有了bounding box,有了feature mapχ,接下来就是RoI pooling,将χ转为固定的大小χk∈RZ∗H′∗W′,其中H′=W′=4,最后就是和全局损失一样计算各个部件的损失。
测试的时候,全局特征用χ加上global pooling之后的特征,局部特征用χk∈RZ∗4∗4加上global pooling之后的特征,然后将所有的特征concat起来。
Introduction
Person Re-ID需要解决什么问题?测试集中的人在训练集中是不可见的,因此需要学习到的描述子有足够的可分性。
目前大多数表征学习方法的目的是最小化训练集的分类损失,这与Re-ID任务不同。表征学习方法更多的关注于人体的躯干部分,而忽略其他部分。对于不同的人,其他部分诸如头部,上半身体依然是意义的。基于此,作者提出了PL-net(part loss networks),它自动将一副图像分成K个parts,然后分别计算每个parts的分类损失。
Approach
整个网络主要包括两个部分:训练集的经验分类损失即全局损失,表征学习损失即各个部件的分类损失。假设已经得到feature map χ,首先计算每个特征图的激活值的最大值位置,(hz,wz)=argmaxχz(h,w)
其中z为通道数,然后用L2距离将这些坐标点(h,w)聚成K类。然后在每个聚类中用average pooling(聚类中的通道上)并min-max归一化得到显著性图像。然后用阈值0.5将显著性图像变为二值图像,并将二值图的最大外接矩形作为人体部件的bounding box。
有了bounding box,有了feature mapχ,接下来就是RoI pooling,将χ转为固定的大小χk∈RZ∗H′∗W′,其中H′=W′=4,最后就是和全局损失一样计算各个部件的损失。
测试的时候,全局特征用χ加上global pooling之后的特征,局部特征用χk∈RZ∗4∗4加上global pooling之后的特征,然后将所有的特征concat起来。
Experiment
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