Camera Style Adaption for Person Re-identification
（只记录论文中的Introduction和The proposed method部分）
一、简介：
由于深度学习行人ReID领域的对数据量的巨大需求和注释大量数据集的昂贵花费，通过关注不同相机间的style差异来添加更多的training sample是一个好的选择。这一点能够1）处理数据匮乏问题。2）学习不同相机间的不变特征。这个过程不需要大量的人工标注，因此开销较低。
本文提出了一种CamStyle相机style适应方法，来regularize行人Re-ID的CNN训练。在它的普通版本中，我们使用circleGAN。这种普通版本减少了过拟合，并得到了相机不变性特性，但是也给系统加入了许多噪声。当将方法应用到全相机系统中，这种不良情况会恶化，但是过拟合的风险变小。在改进版本中，加入了标签平滑正则化（LSR）在style转变（style-transferrd）样例上，它们的标签在训练时均匀的散布。
Camstyle有三个优点：
1.它能作为数据增强方案，不仅平滑了相机之间的显著差异性，也减少了CNN过拟合的影响。
2.通过合并相机信息，它通过利用相机不变特性协助学习行人身份。
3.此外，它是非监督的，在CircleGANd的保证下，有很好的应用潜力。
三、方法：
-3.1CycleGAN综述
假设有两个数据集是分别从域A、B收集的，CycleGAN学习的则是A->B的映射（使用adversarial loss，使得生成的图片和真实图片难以分辨（即相似度高））。CycleGAN包含2个映射函数，2个对抗生成器用于区别图片是否是由另一个域转变而成的。CycleGAN使得生成模型和判别模型可以联合训练。loss function写成如下形式：
其中，Vgan(DB,G,A,B)是映射函数G，判别器DB的损失函数，Vgan(DA,F,B,A)是映射函数F，判别器DA的损失函数。Vcyc是cycle consistency迫使F(G(x))=x和G(F(y))=y，因此每一张图像都可以在cycle mapping后重建。入 代表了Vgan和Vcyc之间的重要性。
–3.2基于相机的图到图转换
为保证style-transfer中的色彩连贯性，我们加入了identity mapping loss，确保当使用真实图片作为输入时，生成器生成接近于identity mapping。loss函数表示如下：
图像尺寸256*256.使用CycleGAN，生成器包含9个残差块（Residual blocks），4个卷积层，判别器为70*70的PatchGANs。
对于每一个收集来的图像，我们生成L-1的新样例，style与对应的相机相似。新图片与原始图像ID相同，这允许我们将它们同时用于CNN的训练。
提出的数据增强工作机制主要包括如下两个方面：
1）生成图像和原始图像有着相似的分布
2）生成图像的ID标签被保护。
–3.3深度ReID模型baseline
通过真实图像和生成图像（都含有ID标签），我们使用IDE（ID-discriminative embedding）来训练re-ID CNN模型。使用Softmax loss，IDE将re-ID训练视作图像分类任务。使用在Imagenet上预训练的Resnet-50。与原始的IDE不同，我们去掉了最后的分类层，加入了两层全连接层。第一个全连接层有1024维，称为“FC-1024”，之后跟随着一个bn，RelU，Dropout。这一层能提高精度。第二个全连接层有C维，C代表训练集的种类数。输入图像尺寸256*128.网络结构如下：
–3.4Camstyle训练
普通版本：
新训练集中的每一个样本都属于一个单独的ID。在每一个mini-batch中，随机选取M个真实图片和N个生成图片，loss函数能被写成：
LR和LF是真实图片和生成图片的cross-entropy loss。Cross-entropy loss函数能被写成：
C是种类数，p(c)是属于label c的输入的预测可能性，p(c)被softmax层标准化。q(c)是真实值分布。因为每一个人属于一个身份y，所以q(c)能被定义成：
所以最小化cross entropy等同于最大化真实值标签的概率。对于给定给定行人身份y,cross entropy损失可以被写成：
因为生成图像和真实图像的相似性，这个版本的算法能够提高baseline的IDE准确度，在少量的相机下。
改进版本：
Style转变的图像能够对数据进行增强，但也引入了噪声。普通版本的能减少few-camera系统时的over-fitting现象，但由于缺乏数据集，over-fitting有发生的趋势。若有更多的相机，over-fitting就不那么严重，但是更多的噪声将会出现。
噪声来源于1)CycleGAN生成图片本身就会产生误差。2)原始样本中就会有噪声图像。
为了缓和噪声干扰，我们使用LSR标签平滑正则化方法，softly分布它们的标签。我们分配更少的真实变迁置信度，以及对其他类别分配更少的权重。这个重新分配的标签分布被写成：
对于真实图片，我们不使用LSR；对style转变图像，我们设置参数E=0.1，Loss函数为：Lf=Llsr(E=0.1)