行人重识别论文阅读8-FastReID京东快速行人重识别

7.22 京东 Fast-ReID论文阅读

1. 解决的问题

FastReID是京东AI研究中广泛使用的软件系统，有高度模块化和可扩展的设计，有好的可管理的系统配置和工程部署。

FastReID是统一实例重标识库，允许其他人员将其他代码块插入到ReID系统，从而进一步快速的将研究思想转移到生产模型中。提供person reid，partial person reid，vehicle reid。

2. 模型概述

FastReID的亮点：

模块化和可扩展设计：可以快速实现他们的想法，无需重写数十万行代码。

可管理的系统配置：FastReID支持可选组件，主干头部聚合层损失函数训练策略。

丰富的评估体系：ROC和mINP等，以往都是用CMC评价指标。

工程部署：实现知识蒸馏模块已获得更精确更高效的轻量级模型。

提供最先进的与训练模型：容易扩展到一般的对象检索和人脸识别。

3.实验结果

3.1 Person Re-identification

Datasets:Market1501,DuKeMTMC,MSMT17.

FastReID Setting:翻转随机擦除和自动增强对训练图像进行处理。主干：Non-local IBN-ResNet101，Head：gem pooling，Aggregation：bnneck。Harder loss function。

ROC曲线

实验结果：

3.2 Cross-domain Person Re-identification

问题定义：训练集和数据集不是同一个环境。

设置：提出跨域方法FastReIDMLT，采用混合标签传输，通过多粒度策略学习伪标签。用源域数据集训练模型，然后用目标域数据集的伪标签对预先训练的模型进行微调。主干：ResNet50，gem pooling，bnneck。使用hard triplet loss。

结果：

3.3 Partial Person Re-identification

实验设置：结果：

3.4 Vehicle Re-identification

数据集：VeRi，VehicleID，VERI-Wild。

4. 模型详述

整个模型由四个部分组成：图像预处理，主干，聚合和头部。

4.1 Image Pre-processing

将图像大小调整到固定大小的图像。Images can be packaged into batched and then input into the network。使用图像增强（随机擦除，随机补片和剪切等）。在图像中随机选择一个矩形区域，用随机值、另一个图像补片和零值擦除其像素，使模型有效降低过拟合风险，对遮挡具有鲁棒性。自动扩充是基于自动技术实现有效的数据扩充，以提高特征表示的鲁棒性。它使用自动搜索算法来寻找多种图像处理功能(如平移、旋转和剪切)的融合策略。

4.2 Backbone

将图像转化为特征图，使用三种主干网络：ResNet，ResNeXt，ResNeSt。同时还将关注非局部模块和实例BN层。

4.3 Aggregation

聚合层的作用是将主干生成的特征图聚合为全局特征图。使用四种聚合方法：最大池化，平均池化，GeM池化，注意力池化。池化层输入是：$\mathbf{X}\in {\mathbb{R}}^{W\times H\times C}$。以$\mathbf{f}\in {\mathbb{R}}^{1\times 1\times C}$。全局特征向量$\mathbf{f}=[f_1,...,f_c,...,f_C]$。
$$\begin{gathered} MaxPooling:f_c=\underset{x\in {\mathbf{X}}_c}{\max }x \\ AvgPooling:f_c=\frac{1}{|{\mathbf{X}}_c|}\sum _{x\in {\mathbf{X}}_c}x \\ GeMPooling:f_c=(\frac{1}{|{\mathbf{X}}_c|}\sum _{x\in {\mathbf{X}}_c}{x}^{\alpha }{)}^{\frac{1}{\alpha }} \\ AttentionPooling:f_c=\frac{1}{|{\mathbf{X}}_c\ast {\mathbf{W}}_c|}\sum _{x\in {\mathbf{X}}_c,w\in {\mathbf{W}}_c}w\ast x \end{gathered}$$
$\alpha$是控制系数，${\mathbf{W}}_c$是softmax注意力权重。

4.4 Head

Head 是解决聚合模块生成的全局向量的部分。包括BN Head，线性层Head，Reduction Head。

BN：batch normalization。用于解决内部协变量偏移，因为很困难去训练饱和非线性的模型。给定一系列的特征向量$\mathbf{f}\in {\mathbb{R}}^{m\times C}$，m是batch中采样的数量。特征向量bn可以表示为${\mathbf{f}}_{bn}\in {\mathbf{R}}^{m\times C}$:
$$\{\begin{array}{l}\mu =\frac{1}{m}{\sum }_{i=1}^m{\mathbf{f}}_i,\\ {\sigma }^2=\frac{1}{m}{\sum }_{m=1}^m({\mathbf{f}}_i-\mu {)}^2,\\ {\mathbf{f}}_{bn}=\gamma \cdot \frac{\mathbf{f}-\mu }{\sqrt{{\sigma }^2+ϵ}}+\beta \end{array}$$

$\gamma ,\beta$是可训练尺度和变换参数，$ϵ$是添加到小批量方差中的常数。

Reduction layer：使高纬度特征成为低维度特征，2048dim-> 512 dim.

Decision layer：输出不同类别的概率，为后面模型训练区分不同的类别。

4.5 Loss Function

四种损失函数：CrossEntropy loss，Arcface loss，Circle loss，Triplet loss。

Cross-Entropy Loss：
$${\mathcal{L}}_{ce}=\sum _{i=1}^C{y}_i\log {\hat{y}}_i+(1-{\hat{y}}_i)\log (1-{\hat{y}}_i)$$
${\hat{y}}_i=\frac{e^{{\mathbf{W}}_i^T\mathbf{f}}}{{\sum }_{i=1}^C{e}^{{\mathbf{W}}_i^T\mathbf{f}}}$，交叉熵损失使预测logit值接近真实值。交叉熵促使最大logit与其他所有的logit之间的差异变大， 这与有界梯度一起降低了模型的适应能力，导致模型对预测过于自信。反过来会导致过拟合。标签平滑使倒数第二层的激活函数靠近正确的类模板，同时远离不正确的类模板。所以可以定义为：
$$y_i=\{\begin{array}{l}1-\delta ,j=c,\\ \frac{\delta }{C-1},j\ne c.\end{array}$$
ArcFace Loss：将笛卡尔坐标映射到球面坐标。${\mathbf{W}}_{\mathbf{i}}^{\mathbf{T}}\mathbf{f}=\Vert {\mathbf{W}}_{\mathbf{i}}\Vert \Vert \mathbf{f}\Vert \cos {\theta }_{\mathbf{i}}$，其中${\theta }_i$是${\mathbf{W}}_{\mathbf{i}},\mathbf{f}$之间的角度。通过l2归一化将$\Vert {\mathbf{W}}_i\Vert =1$并且通过l2归一化将嵌入特征f修正re-scale至s，${\hat{y}}_i=\frac{e^{s\cos {\theta }_i}}{{\sum }_{i=1}^C{e}^{s\cos {\theta }_i}}$，为了同时增强类内紧密度和类间差异，ArcFace在类内度量中田家姨姑父家的角度惩罚m：
$${\hat{y}}_i=\frac{e^{s\cos ({\theta }_i+m)}}{e^{s\cos ({\theta }_i+m)}+{\sum }_{i=1,i\ne c}^{C-1}{e}^{s\cos {\theta }_i}}$$
Circle Loss

Triplet Loss：保证样本离正对距离近，离负对距离远。$x_i^a,x_i^p,x_i^n$分别代表锚，正样本和负样本。

$D(x_i^a,x_i^p)+m<D(x_i^a,x_i^n)$，有N个样本的三元组损失表示为：
$$\sum _{i=1}^N[m+D(g_i^a,g_i^p)-D(g_i^a,g_i^n)]$$
m表示正对和负对的边界。

4.6 Training Strategy

Learning rate warm-up：有助于建环模型训练的过早过度适应。有助于保持模型深层的稳定性。

Backbone Freezing：为了重新训练分类网络以满足我们任务的要求，我们使用从任务中收集的数据在ImageNet预训练模型上进行微调。

4.7 Distance Metric

深层空间重建：有人物图像x和y，将其特征表示为$\mathbf{x}forx,\mathbf{y}fory.$尺寸分别为$w_{x}times{h}_x\times d,w_y\times h_y\times d$。来自N个位置的总N个空间特征被聚合成矩阵$\mathbf{X}=[{\mathbf{x}}_n{]}_{n=1}^N$,同样构建gallery feature matrix:$\mathbf{Y}=\{{\mathbf{y}}_m{\}}_{m=1}^M\in {\mathbb{R}}^{d\times M}，M=w_y\times h_y$,然后，${\mathbf{x}}_n$可以再$\mathbf{Y}$中找最相似的空间特征进行匹配，匹配得分$s_n$。因此我们试图得到X所有空间特征相对于Y的相似分数，最终匹配分数定义为:$s={\sum }_{n=1}^N{s}_n$。

4.8 Post-processing

在Fast ReID中，有两种重排序方法：K-reciprocal coding和Query Expansion。

QE：给定查询图像，使用它查找m个相似的库图像，查询特征定义为${\mathbf{f}}_q$，相似的库特征被定义为${\mathbf{f}}_g$，然后通过对验证后的库特征和查询特征求平均值，构造新的查询特征。新查询特征表示为：
$${\mathbf{f}}_{q_{new}}=\frac{{\mathbf{f}}_q+{\sum }_{i=1}^m{\mathbf{f}}_g^{(i)}}{m+1}$$
新查询图像特征被用于图像检索。

4.9 Evaluation

采用常用的CMC和mAP，同时增加两个：ROC和mINP衡量指标。

CMC：cumulative matching cure

mAP：mean Averaage Precision

ROC：Receiver Operating characteristic

mINP：mean inverse negative penalty

4.10 Visualization

提供rank list tool来检索结果。

4.11 Deployment

在FastReID中设计知识提取模块，实现高精度高效率的轻量级模型。

老师模型深，没有局部模型，有很多技巧，学生模型简单。使用two-stream方法训练该网络，学生模型和教师莫明星分别输出分类器$l_s,l_t$，特征图$f_s,f_t$，希望学生尽可能多的学习教室模型的分类能力，logits学习定义为：
$${\mathcal{L}}_{logit}=\Vert {\mathbf{l}}_s-{\mathbf{l}}_t{\Vert }_1$$
为了保证学生模型和教师模型在特征空间分布上的一致性，采用基于Kullback-Leibler散度的概率知识转移模型对学生模型进行优化：
$$\{\begin{array}{l}{\mathcal{L}}_{PKT}={\sum }_{i=1}^N{\sum }_{j=1,i\ne j}^N{p}_{j|i}\log (\frac{p_{j|i}}{p_{i|j}})\\ p_{i|j}=\frac{K({\mathbf{f}}_s^i,{\mathbf{f}}_s^j)}{{\sum }_{j=1,i\ne j}^{N}K({\mathbf{f}}_s^i,{\mathbf{f}}_s^j)}\\ p_{j|i}=\frac{K(f_s^i,{\mathbf{f}}_s^j)}{{\sum }_{j=1,i\ne j}^{N}K(f_s^i,{\mathbf{f}}_s^j)}\end{array}$$
K(:,:)代表余弦相似性函数。

同时，学生模型需要reid 损失优化整合网络，总的损失为：
$${\mathcal{L}}_{kd}={\mathcal{L}}_{logit}+\alpha {\mathcal{L}}_{PKT}+{\mathcal{L}}_{reid}$$
训练结束，使用${\mathbf{f}}_s$进行推理.

5. 实验复现

Market1501 bagtricks_R50.yml

方法1：

下载

训练

方法2：

方法3：

方法4：

Method	Pretrained	Rank@1	Rank@5	Rank@10	mAP	mINP	metric
BoT(R50)训练	ImageNet	94.40%	98.37%	98.99%	86.25%	60.34%	90.36%
BoT(R50)下载	ImageNet	93.38%	97.71%	98.63%	85.06%	59.30%	89.22%
BoT(R50-ibn)	ImageNet	94.36%	97.75%	98.78%	86.55%	61.79%	90.46%
BoT(S50)	ImageNet	95.28%	98.16%	99.82%	87.97%	65.50%	91.62%
BoT(R101-ibn)	ImageNet	95.22%	98.19%	98.81%	87.98%	65.27%	91.56%