Multi-shot Pedestrian Re-identification via Sequential Decision Making
Multi-shot Pedestrian Re-identification via Sequential Decision Making
2019-07-31 20:33:37
Code: https://github.com/TuSimple/rl-multishot-reid
1. Background and Motivation:
本文引入 DRL 到 person re-ID 任务，通过序列决策来完成难易样本的识别问题。主要动机如下图所示：
2. The Proposed Method：
2.1 Image-level feature extraction:
作者对图像特征提取，采用了多个组合损失函数的形式，即：classification loss, pairwise verification loss, and triplet verification loss。用了两种经典的骨干网络，即：Inception-BN 和 AlexNet。作者将一个序列中所有图像的 feature 进行聚合，得到 l2-normalized features，即：
并且根据 l (*, *) 进行 identities 的排序，即：
2.2 Sequence Level Feature Aggregation :
作者将该问题看做是 Markov Decision Processes (MDP), 表达为 (S, A, T, R)。 在每一个步骤中，agent 将会从两个输入序列中得到一个选择的图像对，来观察 state，然后选择一个动作，接下来该 agent 将会得到一个奖励 r。在此之后，如果序列没有结束，该智能体将会接收下一个 image pair，然后得到一个新的 state。
Actions and Transitions:
首先随机的从两个序列中，选择两个图像，构成 image pair。然后将该样本对输入到 agent 中，agent 会输出三个动作：same, different, and unsure。前两个动作将会停止当前的 episode，然后即可输出当前的结果。作者认为当智能体收集到了足够的信息，并且足够自信来进行决策的时候，就可以及时停止以避免不必要的计算代价。如果智能体选择的 action 是 unsure，那么我们将会选择其他的 image pair 来进行判别。
Rewards：我们定义如下的奖励情况：
如果 agent 给定的结果和 gt 一致，那么给定 +1 的奖励；
如果 at 与 gt 不同，奖励将是 -1；要么当 t = $t_{max}$ 时，at 仍然是 unsure 的时候；
当 t < $t_{max}$，$a_t$ 是 unsure 的时候，奖励是 $r_p$ ；
这里的 rp 可能是 + 也可能是 -，具体看情况：If rp is negative, it will be penalized for requesting more pairs; on the other hand, if rp is positive, we encourage the agent to gather more pairs, and stop gathering when it has collected $t_{max}$ pairs to avoid a penalty of -1. 这个值，将会极大地影响最终 agent 的行为。
States and Deep Q-learning:
我们使用 deep Q-learning 来找到最优的策略。对于每一个 state and action $(s_t, a_t)$, $Q(s_t, a_t)$ 代表了当前状态和动作下的折扣的累积奖励。在训练阶段，我们可以迭代的更新 Q-function：
在时刻 t，状态 st 由如下的三个部分构成：
1). the first part is the observation $o_t$，即图像的特征；
2). the second part is a weighted average of the difference between historical image features of two sequences; 权重计算方法如下：
3). we also augment the image features with hand-crafted features for better discrimination.
3. Experimental Results：
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