Margin Sample Mining Loss: A Deep Learning Based Method for Person Re-identification

这篇文章2017年月份就挂载了arxiv上面,一作是CMU的学生,文章应该是投CVPR2018被reject了,没有找到作者的homepage,但是二作在github上面released keras的code https://github.com/michuanhaohao/keras_reid。
个人瞎扯:这篇文章我很早就在微信公众号 PaperWeekly上面见过,今天早上忽然想起这篇文章,然后就打算仔细读一下。看这篇文章很重要的一个原因就是因为它比hard triplet loss要好,但是它与state-of-the-art(可能还不是最好的)比的时候在CUHK03 dataset没有提升反而下降了,这可能是被reject的一个原因(个人愚见)。
文章要做的事情(person re-identificatin)
输入:一张图片+dataset      输出:dataset中图片的rank list(retrieval)。

文章在4个datasets上面的实验结果如下表所示。
与metric learning中的loss function的比较
Margin Sample Mining Loss: A Deep Learning Based Method for Person Re-identification_第1张图片
与state-of-the-art methods的比较
Margin Sample Mining Loss: A Deep Learning Based Method for Person Re-identification_第2张图片

trplet loss,quadruplet loss,general quadruplet loss,hard triplet loss以及MSML的公式比较如下所示。
Margin Sample Mining Loss: A Deep Learning Based Method for Person Re-identification_第3张图片
文章中给出的相对距离和绝对距离的示意图如下所示。
Margin Sample Mining Loss: A Deep Learning Based Method for Person Re-identification_第4张图片

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