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PTGAN:針對行人重識別的生成對抗網絡 | PaperDaily #36

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這是 PaperDaily 的第 36 篇文章

本期推薦的論文筆記來自 PaperWeekly 社區用戶 @LUOHAO本文提出了一種針對於行人重識別的生成對抗網絡 PTGAN,使用 GAN 將一個資料集的行人遷移到另外一個資料集。

如果你對本文工作感興趣,點擊底部的閱讀原文即可查看原論文。

關於作者:羅浩,浙江大學博士研究生,研究方向為計算機視覺和深度學習,現為曠視科技(Face++)的 research intern。


■ 論文 | Person Transfer GAN to Bridge Domain Gap for Person Re-Identification

■ 鏈接 | https://www.paperweekly.site/papers/1557

■ 作者 | Longhui Wei / Shiliang Zhang / Wen Gao / Qi Tian

摘要


本文提出了一種針對於 ReID 的生成對抗網絡 PTGAN,可以實現不同 ReID 資料集的行人圖片遷移,在保證行人本體前景不變的情況下,將背景轉換成期望的資料集 style。


另外本文還提出一個大型的 ReID 資料集 MSMT17,這個資料集包括多個時間段多個場景,包括室內和室外場景,是一個非常有挑戰的資料集。


論文用 PTGAN 來縮小不同資料集間的 domain gap,併在新提出的 MSMT17 這個大資料集和其他一些公開的小資料集上做了實驗。


MSMT17 資料集

MSMT17 是一個大型的 ReID 資料集,現在的一些公開資料集的準確度已經被刷得很高,這個資料集的提出進一步延續了 ReID 的發展。不過資料集目前還有公開,等待論文接收後資料集可以公開。 


MSMT17 資料集有以下幾個特性: 


  • 資料採集時長約為 180 小時

  • 總共有 15 個相機,其中 12 個室外相機,3 個室內相機

  • 行人框由 Faster RCNN 機標完成

  • 最後總共有 4101 個行人的 126441 個 bounding boxes


 MSMT17 資料集和已有 ReID 資料集的對比

  MSMT17 資料集的圖片和其他資料集的直觀對比


PTGAN


Person Transfer GAN(PTGAN)是作者提出的一個針對於 ReID 問題的 GAN。這個 GAN 最大的特點就是在盡可能保證行人前景不變的前提下實現背景 domain 的遷移。 


首先 PTGAN 網絡的損失函式包括兩部分:

其中 LStyle 代表生成的風格損失,或者說 domain 損失,就是生成的圖像是否像新的資料集風格。LID 代表生成圖像的 ID 損失,就是生成的圖像是否和原始圖像是同一個人。λ1 是平衡兩個損失的權重。下麵的關鍵就是看這兩個損失怎麼定義。


首先 PTGAN 的基礎是 CycleGAN,所以 loss 也和正常的 CycleGAN 的 loss 差不多。首先第一部分是 LStyle,這個就是標準的 CycleGAN 的判別 loss。

以上幾部分都是正常的 CycleGAN 的損失,保證生成的圖片和期望的資料集的 domain 是一樣的。 


論文的另外一個改進的地方就是 LID。為了保證圖片遷移過程中前景不變,先用 PSPNet 對圖片進行了一個前景分割,得到一個 mask 區域。


傳統的 CycleGAN 並不是用於 ReID 任務,因此也不需要保證前景物體的 ID 信息不變,這樣的結果就是前景可能模糊之類的質量很差,更糟糕的現象是行人的外觀可能改變,比如衣服顏色發生了改變,這是 ReID 任務非常不希望見到的。


為瞭解決這個問題,論文提出 LID 損失,用 PSPNet 提取的前景,這個前景就是一個 mask,最後 ID 損失為:


其中 M(a)M(b) 是兩個分割出來的前景 mask,ID loss 將會約束行人前景在遷移過程中盡可能的保持不變。最後轉換的效果如下圖所示:

可以看出,直觀上和傳統的 CycleGAN 相比能夠更好的保證行人的 ID 信息。


結果

實驗結果如上表,雖然論文沒有用特別複雜的網絡來訓練,但是將另外一個資料集通過 PTGAN 遷移到 MSMT 上都能增加 MSMT17 資料集上的 performance。並且從準確度上看 MSMT17 還是一個非常難的資料集。

本文由 AI 學術社區 PaperWeekly 精選推薦,社區目前已改寫自然語言處理、計算機視覺、人工智慧、機器學習、資料挖掘和信息檢索等研究方向,點擊「閱讀原文」即刻加入社區!

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