行人重识别算法优化技巧：Bags of Tricks and A Strong Baseline

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作者简介

TeddyZhang：上海大学研究生在读，研究方向是图像分类、目标检测以及人脸检测与识别

本文主要收集并介绍行人重识别（PersonReID）算法中的一些训练技巧，随着深度卷积神经网络的不断改进，行人重识别领域也有了很大的进步，但大多数的SOTA的算法都是设计了很复杂的网络结构和融合了多支路的特征。作者首先设计了一个强力的baseline, 然后尝试使用一个简单的全局特征，并融合了很多有效的训练技巧，使得模型在Market1501数据集上达到了94.5%rank-1以及85.9% mAP。

论文：Bags of Tricks and A Strong Baseline for Deep Person Re-identification

论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.07071

开源代码：

https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline

首先作者在Maket1501数据集上对比了ECCV2018和CVPR2018的一些baseline的性能，并与自己提出的baseline作对比，这些baseline大部分都是通过一些训练技巧来提升的，由于在论文中轻描淡写易被忽视，因此作者也建议评价一篇学术论文一定要把训练技巧考虑在内，这样才会更加客观。

StandardBaseline

上图为作者所提出的StandardBaseline，其大致流程如下：

1. 使用一个带有ImageNet预训练参数的ResNet50，并改变FC的输出为N，也就是训练集中行人的ID。

2. 随机采样P个身份以及每个人的K幅图片，构成一个batch，并设置P=16, K=4，接着将其resize到256x128，并进行10个像素的zero-padding，接着进行random crop（数据增强）

3. 进行概率0.5的随机翻转，并进行归一化处理（Normalize）

4. 模型输出ReID特征 f 用于计算triplet loss，预测的ID分类p用于计算交叉熵损失，其中triplet loss的margin设置为0.3

5. 使用Adam方法进行优化，一开始学习率为3.5e-4，在40和70个epoch分别降低为原来的10%，共训练120个epoch

TrainingTricks

接下来我们要介绍一些在ReID中十分有效的训练策略，用于提升我们的baseline的精度，让我们一起来看看作者都使用了哪些Trick。

学习率变化策略（Warm up）

参考论文：https://arxiv.org/abs/1608.03983

学习率对ReID的模型有非常大得影响，对于baseline的学习率一开始是一个很大的常量，而经过其他论文提出，Warmup的策略对于行人重识别的模型更加有效，具体是一开始从一个小的学习率经过几个epoch后慢慢上升，如下图红色曲线部分：

具体公式为：

数据增强 Random Erasing

参考论文：https://arxiv.org/abs/1708.04896

这是进行分类问题常见的数据增强方式，对行人检测十分有效！在行人重识别中特别是现实生活中，大部分人体会存在遮挡的情况，为了使模型更具有鲁棒性，我们对每个mini-batch使用REA(RandomErasing Augmentation)，REA随机选择一个大小为)的正方形区域，然后对这个区域的像素用一些随机值代替。其中擦除区域面积占比,擦除区域长宽比,，随机概率为0.5，具体算法如下：

Label Smoothing

这也是从分类问题借鉴的一种trick，假设我们网络最后的分类为N，也就是ID的数量。且y为真实的ID标签，而pi为预测的ID分类。则其交叉熵损失为：

我们在这篇文章中把最后的分类loss叫做ID loss，上面为最常用的Softmaxloss，但是由于标签的形式为One-hot编码的形式，也就是qi只有0和1两个取值，当我们使用Softmax loss进行优化时，模型会不断的优化使得pi为1，但却非常容易造成过拟合。因此label smoothing的思想是对真实标签进行改造，使其不再是One-hot编码。

假设N=5，=0.1，假设原来的label为[1, 0,0, 0, 0]，经过平滑后变成了[0.92,0.02, 0.02, 0.02, 0.02]，这样进行优化时始终与真实标签存在损失，不会使得pi非常接近1，从而降低了过拟合的风险。这么做的原因主要是ReID的测试集的ID并没有在训练集中出现，因此我们需要提高模型的泛化性能，而LabelSmoothing就是一个十分有效的手段。

Last Stride

相关的论文发现在backbone中移除最后一个将采样的操作可以丰富特征的细粒度，作者为了简单方便，直接把ResNet-50的最后一个卷积层的Stride由2变成了1，当输入图片为256x128时，最后一层输出的feature map的尺寸为16x8，而不是原来的8x4。

BNNeck

在行人重识别模型中，有很多工作都是融合了ID loss和Triplet loss来进行训练的，但是这种loss函数的目标并不协调，对于ID loss，特别在行人重检测，consine距离比欧氏距离更加适合作为优化标准，而Triplet loss更加注重在欧式空间提高类内紧凑性和类间可分性。因此两者关注的度量空间不一致，这就会导致一个可能现象就是当一个loss减小时另外一个在震荡或增大。因此作者设计了BNNeck用于解决这个问题，如下图：

通过神经网络提取特征ft用于Triplet loss，然后通过一个BN层变成了fi，在训练时，分别使用ft和fi来优化这个网络，由于BN层的加入，ID loss就更容易收敛，另外，BNNeck也减少了ID loss对于ft优化的限制，从而使得Triplet loss也变得容易收敛了。因为超球体几乎是对称的坐标轴的原点，BNNECK的另一个技巧是去除分类器fc层的偏差，这个偏差会限制分类的超球面。在测试时，使用fi作为ReID的特征提取结果，这是由于Cosine距离相比欧氏距离更加有效的原因。

Center loss

为了使类内更加的紧凑，作者又加入了人脸识别中提出的CenterLoss, 它在学习到一个类中心的同时会惩罚深度特征和其类中心的距离，这样就弥补了TripletLoss的缺点，我们可以从下图看出，其类间更加紧凑了！

其公式为：

然后我们把三种loss函数进行相加，一起去优化整个网络！

对比试验

作者首先在同一个数据域下进行试验，分别在Markert1501和DukeMTMC这两个数据集进行训练与测试，结果为

为了展示其鲁棒性，作者又在不同的数据域上进行测试，即使用Market1501训练好的模型在DukeMTMC数据集上验证，得到了如下结果：

最后与其他模型进行对比：

*延伸阅读

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