Masked Graph Attention Network for Person Re-identification

Masked Graph Attention Network for Person Re-identification

论文：Masked Graph Attention Network for Person Re-identification，cvpr,2019

链接：paper

代码：github

摘要

​ 主流的行人重识别方法（ReID)主要关注个体样本图像与标签之间的对应关系，而忽略了整个样本集中丰富的全局互信息。为此，文中提出了一种掩码图注意网络（MGAT）方法。MGAT 利用所提取的特征信息构建完整的图，节点在标签信息的引导下以掩模矩阵的形式定向的关注其他节点的特征。利用MGAT模块，将之前忽略的全局互信息转化为具有更强鉴别能力的优化特征空间。同时，文中还建议将MGAT 模块学习到的优化信息反馈到特征嵌入网络中，以增强映射的可扩展性，从而避免测试阶段大规模图数据处理的困难。文中在三个常用的数据集上进行了实验，结果表明，该方法优于大多数主流方法，并与最先进的方法具有很强的可比性。

引言

大多数主流的方法利用id loss独立的估计每个特征的分类标签，忽视了所有feature 之间的丰富的交互信息。换句话说，它们只关注了特征图的分类特征，而特征之间的聚类特征没有被关注，这个聚类特征描述的是相同特征聚类，不同特征分离的程度。辨别分析研究证明，更多的区分特征需要更好的聚类信息，而当前方法很