【论文阅读】TransReID: Transformer-based Object Re-Identification

论文代码链接
论文原文链接

摘要

目标重识别的关键就是提取鲁棒的特征！

之前方法的弊端：卷积神经网络(CNN)的方法一次只处理一个局部邻域，并且由于卷积和下采样算子(如池化和跨卷积)导致细节信息丢失。

提出：纯基于transformer的目标ReID框架。 

具体来说：我们首先将图像编码为一系列补丁，并通过一些关键改进构建基于transformer的强baseline，这在使用基于cnn的方法的几个ReID基准上取得了有竞争力的结果。为了进一步增强transformer背景下特征学习，设计了两个新的模块。

(i)提出jigsaw patch module (JPM)，通过shift和patch shuffle操作对patch嵌入进行重新排列，生成鲁棒特征辨别能力提高，覆盖面更广。

(ii)引入侧面信息嵌入(SIE)，通过插入可学习的嵌入来合并这些非视觉线索，以减轻对摄像机/视图变化的特征偏差。

这是第一个采用纯transformer进行ReID研究的工作。

引言

目标再识别(Object reidentification, ReID)是将一个特定的物体在不同的场景和摄像机视图中关联起来。提取鲁棒性和判别性特征是ReID的一个重要组成部分，基于cnn的方法一直是ReID研究的重点。

cnn有两个问题没有解决：

1 探索全局范围内丰富的结构模式是关键的，但是cnn关注的主要是小的判别区域。注意力机制大多数都嵌入到深层，并不能解决CNN的原则问题。基于注意力的方法仍然偏爱大的连续区域，并且很难提取多种多样的可区分的部分。图一

 2 细粒度信息的重要性，然而，下采样算子(如pooling和stride convolution)的CNN降低了输出特征图的空间分辨率，极大地影响了对外观相似物体的识别能力。图二

 （总之就是全局特征和局部特征，全局特征应该关注范围更广的区域，细粒度特征应该关注两个相似样本的可判别性关系）

Vision Transformer (ViT)可以与基于cnn的特征提取方法一样有效，在基于cnn的ReID中，由于引入了multi-head注意模块，去除了卷积和下采样算子，基于transformer的模型适合解决上述问题，原因如下:

1 与CNN模型相比，多头自我注意捕获了长期的依赖关系，并驱动模型参与不同的人体部位
(如图1中的大腿、肩膀、腰部)

2 没有下采样操作，transformer可以保存更详细的信息。例如，我们可以观察到背包周围的feature map(在图2中用红框标记)上的差异可以帮助模型很容易地区分这两个人。

设计有关于re-id的transformer方法以应对独特的挑战，如图像中的大变化(如遮挡、姿态的多样性、相机视角)。

然而，将刚性条带分割方法从基于cnn的方法扩展到纯基于transformer的方法，可能会由于全局序列分裂成几个独立子序列而破坏长期依赖关系。此外，考虑到额外信息，如摄像机和特定视点的信息，可以构造不变特征空间来减小侧面信息变化带来的偏差。

因此，我们提出了一个新的对象ReID框架，称为TransReID，以学习鲁棒的特征表示。

首先，通过一些关键的适应性调整，我们构建了一个基于纯transformer的强大基线框架

其次，为了扩展长期依赖，增强特征的鲁棒性，我们提出了jigsaw patches模块(JPM)，该模块通过shift和shuffle操作对嵌入的patch进行重新排列，并将其重新分组以进行进一步的特征学习。在模型的最后一层采用JPM与全局分支并行提取鲁棒特征。因此，该网络倾向于提取具有全局上下文的扰动不变和鲁棒特征。（这一部分应该是对应全局特征，结合上下文结构）

第三，为了进一步增强鲁棒特征的学习，引入了侧信息嵌入(SIE)。我们提出了一个统一的框架，通过可学习的嵌入有效地整合非视觉线索，以缓解摄像机或视角带来的数据偏差，而不是基于cnn的非视觉线索利用方法的特殊和复杂设计。以相机为例，建议的SIE有助于解决相机间和相机内匹配之间巨大的配对相似性差异(见图6)。SIE还可以很容易地扩展到包括除我们所演示的以外的任何非视觉线索。

贡献:

我们提出了一个强大的基线，它首次为ReID任务使用了纯转换器，并与基于cnn的框架实现了相当的性能。

我们设计了一个jigsaw patches模块(JPM)，包括shift和patch shuffle操作，使目标具有扰动不变性和鲁棒的特征表示

我们引入了一种侧信息嵌入(SIE)方法，通过可学习的嵌入对侧信息进行编码，并证明了该方法可以有效地消除学习特征的偏差。

方法

Transformer-based strong baseline

我们的方法有两个主要阶段:特征提取和监督学习 

划分N个patches，一个额外的可学习的[cls]嵌入标记标记为x_cls被前置到输入序列。输出[cls]作为一个全局特征表示f。通过增加可学习的位置嵌入来整合空间信息。Z_0是输入空间嵌入，F是线性投影，l个transformer层学习特征表示。由于所有的transformer层都有一个全局的接收域，因此解决了基于cnn的方法的接收域有限的问题。也没有下采样操作，所以详细的信息被保留。见图3：

Overlapping Patches：
比起纯粹的基于transformer模型(如ViT、DeiT)将图像分割成不重叠的小块，小块周围的局部邻近结构丢失。相反，我们使用滑动窗口来生成像素重叠的补丁。

步长为S ，P=16块patch。那么两个相邻的patch重叠区域的形状为（P-S）P。输入图像有N个patch。N_H和N_W分别代表高度和宽度上的分裂斑块数。S越小，图像被分割成的patch越多。直观地说，更多的补丁通常会带来更好的性能，但需要花费更多的计算。(所以说在计算过程中，每个patch都需要相互的度量距离)

Position Embeddings：

图像原始的分辨率用于ReID任务可能与原来的任务不同，在ImageNet上预先训练好的位置嵌入不能在这里直接加载。因此，引入双线性2D插值来帮助处理任何给定的输入分辨率。与ViT类似，位置嵌入也是可学习的。

Supervision Learning：
通过构造全局特征的ID损失和三重损失来优化网络。

 Jigsaw Patch Module

学习细粒度特征：

以前的方法没有考虑全局的关系，我们提出了一种jigsaw patch模块(JPM)，该模块将嵌入的patch进行洗牌，然后将它们重新组合成不同的部分，每个部分包含多个随机的整幅图像的patch嵌入。此外，在训练中引入额外的扰动也有助于提高目标ReID模型的鲁棒性。受ShuffleNet[53]的启发，通过shift操作和patch shuffle操作对嵌入的patch进行洗牌。将序列嵌入序列Zl−1进行如下洗牌:

Step1: The shift operation. The first m patches (except for [cls] token) are moved to the end,

Step2: The patch shuffle operation. The shifted patches are further shuffled by the patch shuffle
operation with k groups.

通过shift和shuffle操作，局部特征flj可以覆盖不同车身或车辆部件的贴片，具有全局识别能力。

如图4所示，另一个全局分支是一个标准transformer，与拼图贴片平行，将Zl−1编码为Zl =[fg;zl1;zl2;:::;zlN]，其中fg作为基于cnn的方法的全局特征。最后，利用LID和LT训练全局特征fg和k个局部特征。总损失计算如下:

Side Information Embeddings

在获得细粒度特征表示后，特征仍然容易受到摄像机或视点变化的影响。换句话说，训练后的模型很容易由于场景偏误而无法从不同角度区分同一物体。因此，我们提出侧信息嵌入(SIE)将非视觉信息(如摄像机或视点)整合到嵌入表示中，以学习不变特征.

位置嵌入采用可学习的嵌入方式编码位置信息，受此启发，我们插入可学习的一维嵌入来保留边信息。特别是，如图4所示，SIE与贴片嵌入和位置嵌入一起插入transformer编码器。其中，假设共有N_C摄像头id，将可学习侧信息嵌入初始化为sc2 属于R^NC×D。如果一幅图像的相机ID为r，则表示其相机嵌入量为SC[r]。不同于不同patch之间的位置嵌入，相机嵌入SC[r]对于图像的所有patch是相同的。此外，如果对象的视点可用，无论是通过视点估计算法还是人工标注，我们也可以将视点标签q编码为SV [q]，用于图像中所有的patch，其中SV 2 RNV ×D和NV表示视点id的数量。

现在的问题是如何整合两种不同类型的信息。一个简单的解决方案可能是直接将两个嵌入项相加，比如SC[r] +SV[q]。

 由于每个patch的位置嵌入不同，但在不同的图像中是相同的，S(C;V)对于每个patch是相同的，但对于不同的图像可能有不同的值。transformer层可以用不同的分布属性对嵌入进行编码，然后可以直接添加。

这里我们只演示了相机和视点信息对SIE的使用，这两者都是分类变量。在实践中，SIE可以进一步扩展为更多种类的信息编码，包括分类变量和数值变量。在我们对不同基准的实验中，相机和视点信息包含在任何可用的地方。