2019 CVPR之ReID：Towards Rich Feature Discovery with Class Activation Maps Augmentation for Person Re-

用GAN得有GPU

于 2020-05-20 15:36:27 发布

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分类专栏： ReID 单模态 Fine-Grained 文章标签：计算机视觉深度学习人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41967539/article/details/106237456

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本文探讨了在人物重识别(Re-ID)任务中如何利用类激活映射(CAM)来发现更丰富的视觉特征。提出了CAMA网络，包含基线模型、重叠激活惩罚和排序激活图(RAM)。通过Overlapped Activation Penalty促使不同分支关注不同的图像区域，减少特征重叠。实验结果表明，这种方法能够有效地突出显示人物ID的细粒度差异，并在多个数据集上进行了验证。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Towards Rich Feature Discovery with Class Activation Maps Augmentation for Person Re-Identification
当前的问题及概述：
在Re-ID任务中，人物间较小的差异需要模型来捕获足够细粒度的特性。
基于此，1，本文通过CAM扩展了baseline重建模型的激活范围，以探索丰富的视觉线索。2，提出了一种Overlapped Activation Penalty方法，使当前分支对先前分支激活较少的图像区域给予更多的关注，从而消除空间上的各种视觉特征。3，还提出了一种可视化的排序激活图(RAM)来明确解释测试阶段的排序结果，从而对该方法进行了定性验证。下图展示了CAM和RAM的可视化效果，类似attention的可视化结果，可以看到本文提出的CAM较baseline有了更多的视觉线索和显著区域。
在这里插入图片描述
模型及loss：

CAMA network
2.1Baseline Model ：
由图可以看到特征F通过GAP,BN,FC得到分类得分S，其中，F(x, y) = BN(T(x, y))：

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