Person Re-identification 系列论文笔记(四):Re-ID done right: towards good practices for person re-identification
2024-08-25 02:54:52
Re-ID done right: towards good practices for person re-identification
Almazan J, Gajic B, Murray N, et al. Re-ID done right: towards good practices for person re-identification[J]. 2018.
这篇总结了一套行之有效的Re-id训练策略和调参经验。创新点不多,但对工程有较好的借鉴意义。
contributions
1.总结了一组关键措施和有效的训练策略,能捕获差异特征
2.利用特征可视化进行论证分析
Good Practices
因素1:back bone
可以使用ResNet,ResNeXt,Inception,Densenet等。
使用pretrained训练性能较好。
因素2:图像分辨率
分辨率较大性能较好,但有瓶颈。
因素3:样本增强
cut-out(在局部添加噪声,类似dropout的操作)能有效增强鲁棒和降低过拟合。
因素4:Hard Triplet Mining
triplet中添加困难样本挖掘,能显著提高性能
特征可视化结果:
捕捉到了全局和局部特征
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