端到端联合学习框架改进行人重识别

"该文档是关于行人重识别(Re-Identification, RE-ID)技术的研究，主要探讨了结合判别性和生成性学习的联合框架在提升RE-ID性能上的应用。研究指出，现有的生成模型和RE-ID模型的训练是相对独立的，而本文提出了一种端到端的联合学习方法，将生成数据与识别学习相结合。" 行人重识别(RE-ID)是一项旨在跨摄像头识别相同行人的技术，其核心挑战在于不同摄像头捕获的图像存在显著的类内差异，如背景、视角和人体姿态变化。为解决这一问题，研究者们通常通过深度学习方法，尤其是卷积神经网络(CNN)，来学习对这些变化具有鲁棒性的特征表示。 传统的RE-ID方法主要分为两类：深度度量学习和分类问题转化。前者通过度量学习框架优化相似度度量，后者则利用分类损失函数来学习特征。尽管这些方法取得了一定的进步，但它们并未充分利用生成模型来增强训练数据，以增强模型对输入变化的不变性。 生成对抗网络(GANs)近年来在增强训练数据方面受到关注，能够生成模拟真实世界的多样样本。然而，当前的方法中，GAN生成的新数据通常是独立于RE-ID模型训练的，即先生成数据，再用这些数据训练RE-ID模型。这样的流程限制了生成数据对模型学习的直接贡献。 本文提出的联合学习框架打破了这种独立性，设计了一个包含生成模块和识别模块的模型。生成模块将每个行人编码为两种编码：编码编码和结构编码。通过切换这两种编码，生成模块可以产生高质量的跨ID合成图像，并在线反馈给编码编码器，从而不断优化识别模块。这种方法使得生成数据与识别学习紧密结合，增强了模型对类内变化的适应性。 实验结果显示，这种方法在Market-1501等数据集上表现出色，通过切换编码编码和结构编码，生成的图像能够有效模拟实际环境中的各种变化，进而提高RE-ID的准确率和鲁棒性。 总结起来，本文的研究贡献在于提出了一种创新的联合学习策略，将生成模型与判别模型的训练融为一体，以提升行人重识别的性能。这种端到端的框架不仅能够生成逼真的新样本，还能动态地优化模型以适应这些样本，从而在处理类内变化时展现出更强的泛化能力。这对于未来在复杂环境中提升行人重识别的实用性和准确性具有重要意义。