Human Semantic Parsing for Person Re-identification

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Human Semantic Parsing for Person Re-identification

论文：Human Semantic Parsing for Person Re-identification,cvpr,2018

链接：paper

代码：github

摘要

背景：现有方法都是利用检测框来对局部特征进行提取，这样的框精度较低，并且现有的方法涉及很多模块，相对比较复杂，通过大量实验证明使用简单且有效的训练方法效果是非常好的；

贡献：文中提出了SPReID，利用human semantic parsing来处理局部视觉线索；训练了自己的分割模型，并在human分割任务上超过了SOTA方法；本文的方法大幅度提升了在Market-1501、CUHK03、DukeMTMC-reID上的性能。

引言

近年来，行人重识别的研究主题从image-level的全局特征转向part-level 的局部特征，但是低分辨率往往会造成Part detection 的不准确，同时现有的part-level 方法都过于复杂。

针对上述两个问题，本文表明简单的基于Inception-V3使用一个简单的训练策略仅在全图上进行处理性能能够超过SOTA；利用具有像素级精度的语义分割来从身体部分提取局部特征。

网络结构

作者提出的SPReID如同下图所示，总共包含了一个卷积backbone和一个人体分割的branch，然后将两者的结果结合在一起。使用Inception-V3 作为行人语义分析和行人重识别模型的主干模型。Inception-V3有48层，和Resnet152有相当的精度，却有很小的计算量。特征图输出位32步长。

1、Human Semantic Parsing Model

人体语义解析模型可以更好的利用局部线索，像素级的semantic 具有更高的精度，相比bbox 对姿势的变化更加鲁棒。

Inception-V3 作为分割的backbone（两处修改）：

将Inception-V3最后一层卷积stage中的stride由2改为了1，也就意味着经过一次网络前向以后这个降采样的倍率由32降到了16，最终的输出feature map分辨率提升了一倍；
同时为了使得计算量不增加，对于输出的feature map，论文移除了GAP并增加了ASPP（atrous spatial pyramid pooling）（rates=3，6，9，12），之后接入1x1的卷积层，最后对人体部件的类型进行分类输出。

2、Person Re-identification Model

在SPPReID中的Inception-V3移除了GAP，这样输出为2048通道的32 output stride.
文中的baseline person re-identification model 使用了GAP 汇聚了卷积输出的特征，产生了2048-dim的全局表示，softmax cross-entropy loss 训练。
局部视觉线索的使用：使用human semantic parsing model 产生的五个身体不同区域的概率图
在SPPReID 中，利用每个概率图对卷积backbone的输出进行了汇总得到了5x2048 的特征图，每一行对应通过一个概率图汇总得到的特征向量，相比GAP，这样的方法对空间位置有一定可知性，也可以将概率图看成身体各部分的权重
实现细节：
- 将两个分支的输出特征图flatten 进行矩阵乘法。eg.对于一个身体部位概率图：30x30x2048 –> 900x2048;30x30x1 –> 900x1; 1x900 x 900x2048 –> 1x2048
- 将head、upper-body、lower-body、shoes的结果进行了元素间的max操作最终得到一个2048-D 矢量，并与前景矢量2048-dim以及global representation拼接起来,总共3x2048的特征被用于分类和特征检索。
语义分割模型通常需要较高分辨率的图片，对于送入re-identification backbone的图片先通过双线性插值缩小，再在最后的激活值处通过双线性插值放大来匹配human semantic parsing branch的分支