深度学习行人重识别ReID最新综述与展望

今天 arXiv 新出论文 Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook,作者调查了245篇近两三年的行人重识别(Person Re-identification)论文,分类为封闭世界ReID与开放世界ReID,综述了该方向的技术进展,对未来ReID技术发展给出了几个有价值的方向,是近期最值得读的ReID综述。

该文作者信息:

该文作者来自起源人工智能研究院(IIAI)、北理工、英国萨里大学、Salesforce亚洲研究院。

下图为作者总结的ReID技术的五大步骤:

1)数据收集;

2)包围框生成;

3)训练数据标注;

4)模型训练;

5)行人检索

作者将ReID技术分为Closed-world 和Open-world 两大子集:

可见,在是否是异质数据、标注是否完备、是否含有噪声等方面,开放世界ReID更接近实际应用。

Closed-world ReID技术

1)特征表示学习方法:

2)度量学习中的损失函数设计:

另外在训练策略上要考虑样本不平衡的数据采样。

3)重排序优化:

封闭世界ReID中常用的数据集统计:

基于图像的ReID方法在四大数据集上的SOTA方法精度可视化:


基于视频的ReID方法在四大数据集上的SOTA方法精度可视化:




文中方法简称请参阅原论文。

Open world ReID方法

1)异质数据ReID

基于深度ReID;

文本到图像ReID;

可见光到红外ReID;

跨分辨率ReID;


2)端到端ReID


纯图像/视频的ReID;

多摄像头跟踪的ReID;


3)半监督和无监督的ReID


其中无监督ReID SOTA方法统计:


4)噪声鲁棒ReID

5)开放集合ReID

展望

作者提出了新的衡量ReID算法好坏新的评价标准mINP:


在SOTA算法BagTricks基础上提出了AWG方法:

AGW方法在几大数据集上均取得了大幅的精度提升:


AGW方法非常值得参考,作者期待其能成为未来ReID研究的强大基线,代码将开源。

论文地址:

https://arxiv.org/abs/2001.04193v1

AGW开源地址:

https://github.com/mangye16/ReID-Survey

(目前还未开源)

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