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行人重识别0-00: DG-Net(RelD)-目录-史上最新最全: https://blog.csdn.net/weixin 43013761/article/details/102364512

前言

话不多说，这是论文链接：
Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification
这是开源代码：
https://github.com/NVlabs/DG-Net
如果后续本人做了很多修改，我会公布我的源码。如果你想先跑代码，再看论文，直接看后面的博客就好了，会有代码运行的指导。
下面开始我最讨厌的事情，也就是论文的翻译阅读，由于本人的英语水平比较差劲，希望大家不要介意，其实挺无奈的，没有翻译的时候，觉得自己英语不好引起的，等自己翻译过来，才发现自己语文也不咋滴！好了，玩笑就到这里结束了，进入主题。

摘要

文章说行人重识别主要面解决的问题，是在不同摄像头下对同一ID的识别。人们对于通过生成网络（GAN）增加训练数据的兴趣一直在增长。但是，几乎现在所有生成数据的方法，与行人重重识别分开的。也就是说，分开了两个阶段，先生成数据（数据增强），再直接进行简单的重识别训练。

在这篇论文中，他们会介绍如何利用生成数据去改进行人ReID：使用一种联合学习框架，即端到端的成对重识别（现在可能懵逼，其实看了后面就知道大概是什么意思了），简单的说，就是把数据生成和行人重识别统一到一个框架中。

我们的生成模型会对每个行人进行编码（encode），编码成appearance code（外观= [身份信息]+ [衣服+鞋子+手机+包包等] 编码）与structure code（姿态+头发+脸型+背景 编码），并且交换他们的st code（后面都简写了，本人有点懒）与ap code。对于ap 编码器，其与discriminative（行人ID鉴别）模型是共用的，这个地方大家注意一下，也就是说ap 编码器同与行人重识别是同一个模块。

通过交换ap code与st code，生成模型可以生成高质量交叉ID（就是两个人换了衣服+鞋子+手机+包包等）的混合图像 ，通过在线反馈的方式改进discriminative模型。利用这种联合框架产生的数据，相对于基线有了很大的提升。在几个数据集都测试都处于领先位置。说得比较莫名其妙，感觉每篇论文都希望说自己时最先进的，或者最厉害的。

红牌警告，第一个重难点： \color{#FF0000}{红牌警告，第一个重难点：} 红牌警告，第一个重难点：这里我强调一个概念，ap code表示的不仅仅是衣服，鞋子，手机，包包等。他暗含了身份了信息，是的 身份信息 \color{#FF0000}{身份信息} 身份信息，不要认为我们判断一个人是依据姿态，头发，脸型（structure code），如果有这个思想，那么恭喜你，你和我当初一样，入坑了。

对身份的识别是依赖经过Ea得到的ap code，因为他才包含了准确的身份信息。怎么个抽象，怎么个提取，后续有详细到极致的讲解（分析代码时讲解，有了预备知识才好理解）。

1、介绍

行人重识别的目的是为了在不同摄像头之中，找到相同的人，所谓的身份确认，电视剧大家应该多少看到过，类似于通过涉嫌监控，对嫌疑犯进行追踪。把这个过程进行分解（论文中所谓的度量-那些鬼，总喜欢搞点莫名奇妙的东西出来），就从两个不同的摄像头中拿到两张图片，然后进行行人检索，看下有没有同一个行人。其技术面临的挑战，主要是同一个人，在不同摄像头下面，背景，视角，甚至穿着打扮等等，都会发生很大的变化，因此，如何提高模型抵抗这种干扰的能力，已经成为现在大多数研究者的目标。

一般来说，现在ReID方面，普遍选择利用CNN去学习特征向量（invariant deep embeddings），因为CNN对于图像特征提取的能力是非常强的。目前最先进的行人重识别，会把他看作一个深度度量问题（翻译得莫名其妙，不知道什么意思，先不要管），或者看作一个分类问题，然后让模型去学习特征向量的提取。为了进一步减少来自背景，视角等等的影响，现在很多的方法，都是采取局部匹配，或者集成显示对其（大概就是从整体进行识别把）。

还有其他的增加模型鲁棒性的方法，就是让模型去学习，去观察这些变化，从而忽略行人或者环境多变性（尤其是同一行人的变化）的影响，强迫ReID模型去是学习行人，体型，姿态，发行等不变性特征。随着GAN的发展，出现了免费扩充数据的方法，尽管各种增加数据的方式不同，但是通常都是考虑这些生成图片的两个要素
1.真实性（realism），也就是合成的图片尽量和真实的图片一致。
2.多样性（diversity），就是产生的图片要多种多样，能够产生没有经过训练类型的图像。
在上述两种条件下，之前的一些方法，采用无条件的GAN或者有条件行人姿态的GAN，去生成图片 ，然后提高行人重识别模型。然而普遍存在的一个问题是，生成模型和行人重识别模型的是独立的，因此可能导致生成模型的优化任务和行人从识别的优化任务不一致，大致的意思就是说，因为生成模式和识别模式是相互独立的，没有能达到最优化的效果，限制了生成数据的增益效果。

由于上面的原因，他们提出了一种，共同联合的网络（DG-Net），其数据生成和鉴别学习统一成了一个网络。
为了达到这个目的，引入了一个生成模块：对每个张训练图像进行编码和解码操作，得到两个latent spaces（可以理解为两个特征向量）：
一个为ap code，主要是和外表，或者其他身份联系的东西，如衣服+鞋子+手机+包等，注意还包含了身份信息
一个为st code，主要为人的框架，姿态，头发，脸型，背景等
他还讲，他们把已经编码的特征空间叫做codes（也就是通过CNN进行特征提取的latent spaces，叫做codes）。

表格1，如下:

appearance spac编码器和鉴别模块是共用的(同一个)，这个是re-id学习的主干。这种设计，让生成和行人重识别模块 形成了一个统一的框架：
1.生成模块合成的图片，用来细化外观编码器（一脸懵逼，不知其所言，只能后面代码找答案了）
2.这些编码器，也会反过来作用于，并且改善外观编码。
3.两个模块是共同优化，共享这个ap code（再优化生成模块的同时，也优化了身份鉴别模块，因为他们是同一个）。
这里大家看起来可能不是很明白，不过没关系，继续往下看，或许就明白，没有明白也没关系，我们相信肯定能在源码中找到答案的。

图片的生成，可以描述为切换外观和结构，就是把衣服+鞋子+手机+包包等之类的调换一下，可以这样理解。给定任意两张图像（可相同，也可不相同），通过codes操作都能生成真实的，并且多样的合成图片，生成的id可以相同（没有换衣服+鞋子+手机+包包等），也可以交叉（就是换了衣服+鞋子+手机+包包等）。

如Figure 1，在基于Market-1501数据集合成的图片：

生成的图片不仅逼真，并且在基于已有身份ID上，合成了各种多样性的图片。不像没有条件的GANS，这种方法允许控制吗，并且产生更好的图片。也不像姿态-引导的生成器，我的方法不需要增加任何额外的数据，主要是利用训练数据集，内部存在的姿态和其他多样性变化。

这个生成模块的设计，是为了更好的去服务改善识别模块。对于一张行人图片，通过一个ap code去结合不同的st code，能够产生很多，衣服+鞋子+手机+包包保持不变，但是姿态，视角，背景等等改变的图片。我们可以看到Figure 1的每一行，他们都是相同的衣服+鞋子+手机+包包，但是背景和姿态以及身份ID各不一样，这样能让网络更好的捕获组合的跨身份信息。
红牌警告：此处为第二个重难点
他们介绍了”（primary feature learning）主要特征学习-不知道是啥玩意，或许后面有详细介绍”，通过一个动态的软标签策略，可以保持一个st code和不同的ap code合成一新图像，他保持了姿态，背景以及身份ID不变，倒是改变了衣服+鞋子+手机+包包。比如Figure 1中的每一列就说明了这个现象，都是同一个人穿着不同的衣服和鞋子，这样我们出来训练的模型就可以忽略衣服+鞋子+手机+包包的变化，其会被迫的去学习头发，身体大小的特征， 具有更好的鲁棒性。因此，他们的方法强迫网络进行 “fine-grained feature mining（细致纹理采集）”，即采集标志身份ID的细致属性。这个在下篇博客和后面的源码，都有详细的分析讲解。

这项工作提供了一种，从数据生成到ID识别，统一的网络框架。大量的实验证明了他们生成图片的方法，超过其他的任何方法（他们说的，不是我讲的啊!）,并且他们ReID的准确率，也比求他的算法要高（吹吹牛，其实也挺好的-不过这应该是实事，从目前来看）。

1、相关工作

很多研究人员都把重心放在损失的度量上面，一些方法结合identification loss（分类）和verification loss（这个不太了解，了解的朋友可以告诉我），或者triplet loss（三角损失）。最近一些研究利用行人属性加强监督和多任务学习，如利用行人路线，人体结构优先的局部匹配等。一个常用的惯例是，分割输入图像或者feature maps（特征图），利用局部空间线索，如姿态估计，也是引入了局部特征学习，除了姿态估计，人工解析也被用在增强空间匹配度。相比下，DG-Net只依赖于简单的identification loss，而不需要添加其他人为姿态解析等。

另外一个活跃的研究方向就是利用GANS去产生训练数据， Zheng等人第一次介绍了利用无条件的GAN去生成图像，Huang 等人进一步利用WGAN和分配为标签去生成图片。Li等人提出利用在两个Re-id模型之间共享权重的方法。此外，还有最近还有一些利用姿态估计来进行条件图像生成，还有基于姿态和位置，分两个生成阶段的途径去细化合成的图像（这段真的不知道怎么翻译，表示难受）。

类似于一些方法，pose（姿态）也被用在行人图片的生成上面，让模型通过学习姿态，产生更多姿态的图片。Siarohin等人，使用nearest neighbor loss代替传统
σ 1 σ1 σ1或者 σ 2 σ2 σ2 loss。所有的方法都把图像生成和行人重识别分成了两个不连续的步骤。DG-Net把两个阶段进行了统一。

在此期间，最近一些研究也利用了风格转换合成数据，去不补偿训练数据域和目标域的差距。CycleGAN应用于重一个行人数据集到另一个数据集风格的转换；StarGAN应用于产生不同摄像头行人图像。Bak等人使用游戏引擎，改变了各种照明条件（乱七八糟的，感觉不知道怎么说）。Wei 等人，利用语音风格提取前景mask去协助风格转换。对比所有的风格转换，我是用过操控ap code和st code去增强行人重识别的学习。

3、方法

如下插图Figure 2：

DG-Net将图片生成模块，ReID鉴别模式紧紧的耦合到了一起，我们引入两个图片映射，self-identity生成与cross-identity生成，其会在线的生成图片，然后喂给行人重识别网络学习。我的discriminative模块涉及到了primary feature学习与fine-grained feature（细节）采集，他们都是和生成模块共同设计的，为了更好的去生成数据。
还有就是我带大家看论文图中的一句话：

他说re-id鉴别器是别嵌入在生成模块中的，和编码器Ea是共用的。也就是说，编码器，不仅仅是编码器，其还是ReID行人从识别的模型（着重注意，项目落实，就是把Ea这个模块落地，现在不需要理解，但是你一定要有这个印象）。

3.1. Generative Module

时间实践中，我们把输入图像经过缩放（3个尺度）或者转化为灰度图，送入到Es然后通过G生成图片，我们强制为生成模块制定了两个目标:
1.调整生成器生成self-identity（自身ID）
2.控制生成器适应真实数据的分布，去生成cross-identity （跨身份ID）

生成的图片分为两种：
self-identity表示的是重构，recon（下面loss的recon就表示重构）就是代表重构的意思，就是构建一个原来就存在的图片。
cross-identity 表示合成，直白的说，合成就是换了衣服之后的图片。

Self-identity generation 如插图Figure 2(b)，提供一张$x_i$,生成模块首先是要学会如何重新构建$x_i$他本人，这个简单self-reconstruction（自身重构）任务，对于生成器来说，这是一个重要的任务，因为起码能保证图片生成自己本人是没有问题的，我们重构这个图片使用的是像素差loss（图像相同，则像素差为0）:
(1)$$L_{recon}^{img1}=E[||x_i-G(a_i,s_i)|{|}_1]$$

基于同一个人在不同图像中，ap code（衣服+鞋子+手机+包）是相近的，我们进一步对同一人的任意两张图片进行重构，在这种情况下，生成器应该能通过$x_t$重构$x_i$，并且$y_i=y_t$。直白的说，生成器需要具备这种能力，那就是同一个人的两种图片进行合成重构，生成图片的身份ID不会发生改变。
(2)$$L_{recon}^{img2}=\xi [||x_i-G(a_t,s_i)|{|}_1]$$ 这种相同身份，交叉图像重构的loss会鼓励外观编码器，把相同身份的ap code聚集在一起（就是学习到同一人的外观特征），同时，又会迫使不同ID的ap code分离。我们使用identification loss区分不同的ID。直白的给大家说，就是喂给网络同一个人并且相同衣服+鞋子+手机+包，但是不同姿势的照片，就是为了让机器学习到把衣服+鞋子+手机+包的特征提取出来。衣服+鞋子+手机+包提取出来了，就好换衣服+鞋子+手机+包了嘛
(3)$$L_{id}^s=\xi [-log(p(y_i|x_i))]$$ $p(y_i|x_i)$是预测基于ap code去预测$x_i$属于实际类别（或者ID）$y_i$的概率，感觉这里就是使用的oftmax进行对分类。这里是重点，可以知道我们的身份的重识别通过ap code去预测的，即ap code包含了$身份信息$。

Cross-identity generation 不同于self-identity
generation（自ID生成）生成相同ID的图片，交叉身份ID的生成，其是生成不同ID的图像，在这种情况下，是没有像素级别的监督（注意啊，这句话是在告诉你，是没有办法直接计算像素差loss的，因为你没有合成之后的标签图片，当当有合成的图片也没有，没办法直接判断你合成的对不对）。我们通过基于ap code与st code，生成 latent code，然后再对latent code进行解码操作， 其效果如Figure 2©：


提供$x_i$与$x_j$两个身份ID不相同的图像，也就是$y_i\ne y_j$。这个生成的图片要

$x_j^i=G(a_i,s_j)$需要保持来自$x_i$的$a_i$外观信息，以及来自$x_j$的$s_i$结构信息，说这么多看图就知道了，反正就是两张图片的衣服鞋子换了一下。在两张图像编码之后，我们应该就能力去构建两种latent codes（就是生成的两个code）：
(4)$$L_{recon}^{img1}=\xi [||a_i-E_a(G(a_i,s_j))|{|}_1]$$
(5)$$L_{recon}^{img2}=\xi [||s_j-E_s(G(a_i,s_j))|{|}_1]$$

大家看上面的损失，通过G生成融合的图片之后，又通过Ea或者Es进编码，得到新的ap或者st code，与之前旧的ap或者st计算loss，原理就这样的，既然不能直接计算像素之间的loss，那就计算
ap或者st的loss吧，好比如我把衣服借给你穿一下，但是你脱下来还给我，衣服还是没有变吧。

类似于self-identity generation，我们也能强制identification loss作用于基于ap code生成的图像，让他的身份ID保持一致性（就是图片使用dentity loss-分类loss）:
(6)$$L_{id}^c=\xi [-log(p(y_i|x_i))]$$这里的$p(y_i|x_i)$,是预测$x_i$属于真实类别$y_i$的概率，在上面我们可以看到生成$x_i^j$的图像。另外，我们还使用了adversarial loss让生成数据的分布接近真实数据的分布（就是让生成图片尽量逼真）：
(7)$$L_{adv}=\xi [logD(x_i)+log(1-D(G(a_i,s_j)))]$$

Discussion. 通过这种上面的loss定义，我们能够让生成模块明确的去学习ad code与ap code，然后基于通过ad code与ap code的latent code生成高质量的行人图片，这样很大程度上降低了生成的复杂性。相对于一些其他的方法，如仅仅从随机噪音或者姿态因素生成图像，是很难控制图片的的生成，并且生成的图像不可避免带有人工的特点。

此外，为了更好的利用latent code，在我们生成图像中是解纠缠的（ explainable-如果不是很明白，可以看看我之前的这篇文章：风格转换0-04：stylegan-论文超详细解读(持续更新修改)，往下面翻，会有解纠缠的详细介绍），并且latent code被限制在现实图片的内容中，确保了生成图像的真实性。

理论上通过抽取各种图像进行配对， 我们能生成$O(N\times N)$张图片，即使数据集的图像进行两两配对。从而产生一个很大的在线样本训练池，其已经超过了之前O(2\times N )$生成图像的方式。这里的在线，大概就是一遍生成一遍训练的意思，不是等到生成所有图像之后进行训练。

3.2. Discriminative Module

我们的鉴别模块通过共享外观生成器，嵌入在生成模块之中的，其是行人重识别的主要结构，直白的说，就是嵌入在生成模块之中的，行人重识别模块。按照交换两张图片ap code和st code的思维，我们提出了一种primary feature（主特征-应该是外观）与fine-grained feature（细节特征-估计是结构）的学习方法，更好的去利用了在线生成的图片数据。因为这两个任务的重点，集中在图片生成的不同方面，在外观编码器（appearance encoder）基础上，对于两种类型的特征映射 ，并且分别对两个映射得到的特征，进行身份预测。



也就是通过$E_a$得到的ap code，开了两个分支$f_{prim}$与$f_{fine}$，两个分支使用ID LOSS，对身份进行预测。也就是进行了两次身份预测，下篇博客重点讲解。$再次红牌警告：此处为第二个重难点$

好了，我感觉有点累了，今天需要休息下，希望大家多多关注，能给我点赞，请看下篇文章吧，我会继续详细翻译讲解的。通过文章开头链接就能找到！