行人重识别技术探索：比赛总结与策略

"这篇文档是关于行人重识别技术的比赛总结，涵盖了网络结构设计、数据平衡策略和数据增强方法。作者提到了使用ResNet50为基础的网络结构，并修改了conv5层的下采样率以保留更多空间信息。在损失函数上结合了triplet loss和softmax loss。此外，为了解决数据不平衡问题，采取了删除长尾数据、标签连续化、重采样以及应用label smooth等措施。数据增强手段包括水平翻转、颜色抖动和仿射变换等。" 在这篇总结中，首先介绍了行人重识别的核心网络结构。网络借鉴了ResNet50的架构，但对conv5层进行了调整，下采样率为1而非通常的2，以保持较高的空间分辨率，有助于捕捉更多的局部细节。在损失函数的选择上，采用了triplet loss与ID loss（即softmax loss）的组合，其中triplet loss用于拉开正负样本之间的距离，而ID loss则适合对数据进行规范化处理。 接着，文章讨论了数据平衡的重要性。由于行人重识别数据集通常存在严重的类别不平衡问题，这可能使模型过于关注频繁出现的ID，而忽视稀有ID的学习。为解决这个问题，提出了以下策略： 1. 去除长尾数据：删除只有一张图片的ID，避免它们在训练中的干扰。 2. 标签连续化：重新定义ID序列，确保连续性，防止因ID丢失导致的分类层过大。 3. 重采样：对于出现次数少于100次或超过1次的ID，以一定概率增加图片数量。 4. label smooth：采用标签平滑技术，限制标签的范围在0到1之间，防止过拟合并提高模型泛化能力。 最后，数据增强技术的运用被提及，包括水平翻转以增加样本多样性，颜色抖动来模拟不同的光照条件，以及仿射变换如缩放、旋转等，这些都有助于提高模型对各种环境变化的适应性。 总结来看，这篇文档是行人重识别技术的实践总结，强调了网络结构优化、数据预处理和增强在提升模型性能上的关键作用。