论文阅读（一）TransReID: Transformer-based Object Re-Identification

作者：笔触狂放9 | 2024-02-24 23:17:32

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transreid

养成每天读文献的习惯，随手一记，欢迎大家讨论指正~

论文代码地址：https://github. com/heshuting555/TransReID

一、解决的问题

1.CNN由于感受野有限，缺乏长距离依赖，引入attention机制并没有解决长距离依赖问题，基于attention的方法倾向于关注大的连续的区域，很难提取多个有判别力的部分，如图1所示：

2.CNN中下采样操作（如strided convolution和池化）会降低特征图分辨率，可能会丢失有用的细节信息，如图2所示，基于CNN的方法丢失了背包的细节部分

二、模块框架

首先介绍Transformer baseline的框架，如下图所示

首先将图片分为N个块（可以是重叠的，也可以是不重叠的，图中显示的是不重叠的），计算公式如下:

$N=\left \lfloor \frac{H}{P} \right \rfloor\times \left \lfloor \frac{W}{P} \right \rfloor$

H,W分别是图片的高和宽，P是块的大小。文章采用的是重叠的patch块，公式如下：

$N=\left \lfloor \frac{H-P+S}{S} \right \rfloor\times \left \lfloor \frac{W-P+S}{S} \right \rfloor$

S为步长大小，步长小于等于块的大小P，可以观察到的是步长越小，分的块越多，所需的计算成本越大。

输入序列embedding表示如下：

首先将N个块经过线性层投影到与P（位置向量）相同的维度，再附加上一个可学习的cls token，将这N+1个块都加上position embedding，经过 $l$ 个transformer层得到特征表示，将输出的cls token作为全局特征表示 $f$ ，并计算ID loss和Triplet loss。

注意，由于ReID任务的图像分辨率可能与图像分类中的原始分辨率不同，在ImageNet上预先训练的位置嵌入不能直接加载，且在计算loss时使用了训练技巧BNNeck。（关于BNNeck的详细内容请看这篇文章：TeddyZhang：行人重识别：Baseline and Tricks）

接下来介绍JPM和SIE模块，框架图如下：

JPM模块旨在通过移位和洗牌操作增加扰动，从而增强模型鲁棒性，SIE将非视觉信息（如摄像机ID和视角）通过可学习的嵌入编码进输入嵌入。

JPM模块的具体做法如下：

假设transformer总共有 l 层，将 l−1 层的patch进行移位和shuffle操作。首先经过m次移位操作将前m个patch移到最后面（cls token不参与移位操作），表示如下：

然后将移位后的patch进行shuffle操作，得到如下表示：

将洗牌后的patch分为 k 组，每组附加一个共享的cls token。将 k 组嵌入经过一个transformer层得到JPM最终的输出，如下图所示：

下面介绍SIE模块，由于特征容易受到摄像头、视角的影响，提出了将非可视信息以可学习的嵌入的形式附加到输入嵌入上。假设有 $N_C$ 个摄像头和 $N_V$ 个视角，则摄像头嵌入 $S_C$ 表示为 $S_C\in \mathbb{R}^{N_C\times D}$ ，视角嵌入 $S_V$ 表示为 $S_V\in \mathbb{R}^{N_V\times D}$ 。如何将这两种信息进行整合呢？由于相加可能会导致相互抵消，采用如下方式： $S_{\left ( C,V \right ) }\in \mathbb{R}^{\left ( N_C\times N_V \right ) \times D}$ ，最终输入嵌入表示为下式：

三、损失计算

计算ID loss（交叉熵损失）和Triplet loss(soft margin）

Triplet公式如下，其中 {a,p,n} 分别代表锚点，正样本和负样本，

总的loss为全局特征和JPM模块后的分组特征分别计算ID loss和Triplet loss，公式如下：

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