本文主要是介绍ReID done right towards good practices for person re-identification，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
ReID done right: towards good practices for person re-identification
本文中，我们采用了一种不同的方法，并仔细设计了一个简单的深层架构的每个组件，以及关键的策略，以有效地对其进行培训，从而实现人员的重新识别。我们对每个设计选择都进行了广泛的评估，得出了一份人员再识别的良好实践清单。通过遵循这些实践，我们的方法在四个基准数据集上以很大的优势超越了最先进的方法，包括带有辅助组件的更复杂的方法。
提升训练结果的技巧：
- 模型预训练
- 足够大的图像分辨率
- 高效的基础网络
- 难样本挖掘三元组损失
- 数据增强方法（比如，图像随机擦除）
数据增强：
我们在训练时对图像应用不同的变换，即翻转、裁剪和剪切。我们观察到剪切对性能有很强的影响，并且使用另外两个增强方法变得多余。我们认为，这是因为剪切是我们的表示对遮挡更加鲁棒，并且还避免了对数据集少的训练数据的过度拟合。
并且我们观察到，当用剪切进行训练时，当图像被噪声替换的百分比逐渐增加时，我们会获得最佳结果。
图像分辨率：
Market1501 数据集的图像具有256 × 128的固定大小，而来自杜克大学的图像具有可变大小，平均为256×128像素。在我们的实验中，我们重新缩放图像，使最大图像尺寸为256、416或640像素，而不会扭曲纵横比。我们在表2中报告了结果，并观察到使用足够大的分辨率是实现最佳性能的关键。将分辨率从256提高到416可以将mAP提高3%，而将分辨率进一步提高到640像素可以忽略不计。我们建议将输入大小设置为416像素。
池化操作：
表3 (a)比较了卷积层产生的特征图的两种汇集策略。正如我们所看到的，最大池的性能优于平均值池化操作。我们建议使用最大池化操作。也可以考虑使用多种池化结合的方式进行池化。
基础网络：
表3 (b)比较了我们网络的卷积主干的不同架构(#3)。结果表明，与使用ResNet-50相比，使用ResNet-101显著提高了结果(两个数据集约+5 mAP)。内存需求越大，ResNet-152只能略微改善结果。
预训练模型：
表3 ©显示了在使用排序损失来调整整个网络的权重之前，精细调整卷积层对分类任务的重要性。对模型进行难度增加的任务训练是非常有益的。
这篇关于ReID done right towards good practices for person re-identification的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
