一、介绍

提取part-level的特征进行行人重识别提供了细粒度信息，最近的研究表明对提升行人重识别准确度非常有效。其中提取part-level特征发挥作用的关键是每个部分被准确的定位。现有一些利用外部提示的方法如姿态估计等等来定位每个部分，作者提出了一种根据每部分内容上的一致性进行定位的方法。 具体地说，作者目标是学习判别能力强的part-informed features来进行行人重识别，主要做了以下贡献：

1. 提出了一个叫做Part-based Convolutional Baseline(PCB)的网络。输入一张图片，能够输出若干个part-level features。通过一个平均分片策略，PCB达到了state of the art。
2. 提出了一个“部分精炼池化”策略（refined part pooling (RPP))。考虑到均匀分片不可避免地会导致每片（part)中包含极端值，这些极端值实际上和其他片更相似。RPP重新分配这些极端值到它相似的片段，使得每片的内容一致性更好。实验证明，PCB + RPP的效果很好。

二、作者的方法

PCB structure:

PCB可以使用任何用于图像分类、没有隐藏全连接层的分类网络作为基础网络（backbone）。为了兼顾performance和网络简洁性，作者使用了ResNet50网络。作者移除了ResNet50 global avg pool层及其以后的部分作为backbone网络。输入一张384x128x3的图片，经过backbone后得到三维张量T : 24x8xc 。将张量T从通道这一维度，看成24x8个列向量。将T从上往下分成p片(p=6)，对每片内的列向量在空间上进行avg pool，得到p个c维度的列向量（用g_i表示）。然后通过1x1,kernls=256的卷积层降低g_i的维度，得到p个256维的列向量（用h_i表示）。训练阶段，每个h经过一个分类层产生分类结果，每个分类层的权重不同，各自用softmax loss优化。测试阶段，p个g或者p个h连接在一起作为向量特征，p个g连接略好于p个h连接，但是运算复杂度更高。

Refined Part Pooling:

1、为什么要用RPP算法重新分配极端值？ 作者直接将特征图T均分分成上下p片(p=6)（硬分片），基于的假设是T中相同part的f彼此相似，而不同part的f不相似。否则说明这样的分片方式不够合适，存在片间不一致的情况。 PCB训练完成后，作者计算了每个列向量f和各个g_i的cosine距离（cosine距离：理解为两个向量点乘，距离越小，值越大），如果距离 f最近的g_i就是f所在的part，那么说明f是片内一致的。如果距离f最近的g_i不是f所在part的g_i，那么说明f是片内不一致的（极端值），应该将其分配到距离最近的g_i所在的片。计算的结果如下： 由上图可以看到，硬分片的大部分的f都聚集在一起，满足片内一致性。但是有一部分的极端值存在，下面作者提出了RPP算法来重新分配这些极端值到对应的片。 2、RPP算法： 首先将所有的f经过一个   p个神经元的分类层+softmax，得到f属于p1,p2,...,p6的概率（part classfier)。 将每个f属于Pi的概率P(Pi |f)作为权重和f相乘，得到加权后的特征张量Pi （软分片）(sampling operation),Pi大小和T相同，对Pi进行global avg pool后得到g_i。再进行PCB得到g_i后的操作。 网络结构上 是将原来PCB的part avg pooling层替换成part classfier和sampling operation,其余的结构不变。 Part classfier的诱导训练： 如果不对part classfier的分类层W （即1式的W）做任何限制，直接和网络在一起训练，那么就会起到注意力的机制（网络会倾向于选择对结果重要的part，忽略其他part，就像人看东西只看重要的部分，注意力！）。作者通过实验证明这种方式有一定的提升，但是效果不好，甚至比不上硬分片的结果，于是采取了诱导训练的方式得到了远远好于注意力机制的结果。诱导训练流程如下：

1. 首先训练一个基本的PCB模型
2. 移除part avg pool层，加入part classfier分类层（一个p个神经元的全连接层），组成PCB + RPP的结构
3. 将已经训练好的PCB层（不包括新加入的p个神经元的分类层）参数固定住，只更新part classfier层的权重。设置损失函数使得part classfier达到原来均匀分片的分类结果。（引诱训练）
4. 将所有层的参数更新都打开，fine tune网络。

因为引诱的趋势很明显，第三步的part classfier收敛的很快，第四部也很快，总共10个epochs就能都收敛。  

三、实施细节

• 使用了水平翻转和图像归一化
• batch_size=64 ,epochs=60
• 前20epochs lr=0.1,后40 lr=0.01
• backbone是ResNet50预训练模型,所有预训练层的学习率为系统学习率的0.1倍
• 使用RPP时，训练好PCB后多训练10个epochs
• 两个TITAN XP GPUs，Market1501，训练IDE花费40分钟，训练PCB花费50分钟。多的时间是因为PCB取消了Conv5的下采样层，使T增大了4倍

IDE（baseline）：IDE学习一个全局特征。作者使用ResNet实现IDE，并在原始的IDE上做了以下改进：

• 在pool5后面加了一个256fc+bn
• pool5层使用了dropout，0.5,虽然pool5层没有参数，但是最近研究表明使用drouout能够得到提升，并且避免过拟合
• 在Market1501上，IDE rank-1 = 85.3% mAP = 68.5%

四、实验结果

可以看到，PCB的效果很好，RPP能够提升PCB的表现，对mAP的提升更加明显。 PCB比1）将所有的h取均值后只用一个classfier 2）所有classfier共享权重效果  这两个潜在的变种结构效果更好 PCB在Market1501超过了state of the art，比需要额外线索的PDC、GLAD还好。  PCB在Duke和CUHK03上也超过了state of the art.  作者设计实验说明了不同的图像输入尺寸（192x64到576x192，步长96x32)、下采样率(original rate:即原来ResNet的T相对于输入的比率, halved：original rate的一半，即取消了Conv5的下采样，对应4T大小)对结果的影响。 实验证明，输入尺寸越大，下采样率越小，结果越好。最终作者选择了384x128,halved original rate（取消了ResNet50的Conv5的下采样）。   实验证明p=6时效果更好，p太小提取不到局部特征，p太大很多全黑，说明不必要。  通过component analysis证明诱导训练很有用。