論文筆記：Person Re-identification with Deep Similarity-Guided Graph Neural Network

Person Re-identification with?Deep Similarity-Guided Graph Neural Network
2018-07-27?17:41:45

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Paper：?https://128.84.21.199/pdf/1807.09975.pdf

本文將 Graph Neural Network (GNN) 應用到 person re-ID 的任務中，用于 model 不同 prob-gallery 之間的關系，將該信息也用于 feature learning，進一步提升了最終的效果。如下圖所示：

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Abstract：

行人再識別的任務需要魯棒的預測行人圖片之間的視覺相似度。然而，現有的 re-ID 模型大部分都是獨立的進行 different image pairs of prob and gallery images 相似度的學習，但是缺忽略了不同的 prob-gallery pairs 之間的關系信息（the relationships information between different prob-gallery pairs）。這就導致了一些 hard samples 的相似性預測不是很準確。本文，我們提出一種新的 deep learning framework，稱為：Similarity-Guided Graph Neural Network（SGGNN）來克服上述缺陷。給定 a prob image and several gallery images, SGGNN 構建一個 graph 來表示不同 gallery pairs 之間的 pairwise relationships，并且利用上述信息來進行end to end 的更新 probe-gallery relation features。通過這種關系特征可以進行更加準確的相似性預測。Graph 上 nodes 的輸入feature 是：the relation features of different prob-gallery image pairs. 這種關系 feature 的更新可以通過 SGGNN 上信息的傳遞來完成，這樣就可以考慮到其他 nodes 的信息來進行相似度的學習。跟傳統的 GNN 的方法不同，SGGNN 直接利用 rich labels 來學習 edge weights，可以提供更加準確的信息來進行 relation fusion。本文在三個 person re-ID 的數據集上進行了實驗，證明了本文方法的有效性。

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Methods：

一般 re-ID 模型的評測是：將 test data 分為兩個部分：a prob set and a gallery set.?

給定 prob 和 gallery 圖像對，re-ID 模型的目標是：robustly determining visua similarities between prob-gallery image pairs.?

在前人的工作中，在一個 minibatch 中，這些 prob-gallery 圖像對的評測是獨立進行的。但是，不同 gallery images 的相似度卻對 prob-gallery 相似度的優化非常有價值（the similarities between different gallery images are valuable for refining simialrity estimation between the prob and gallery）。

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本文充分利用這種信息來改善 feature learning，如圖1 所示。

該方法將同時輸入一個 prob 和 多個 gallery image，來構建一個 graph，每一個 node 建模了一個 prob-gallery image pairs，輸出的是：每一個圖像對的相似度。這樣就可以將學習到的信息通過網絡進行傳遞，即：Deeply learned messages will be propagated among?nodes to update the relation features associated with each node for more accurate?similarity score estimation in the end-to-end training process.??

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1. Graph Formulation and Node Features：

在我們的框架中，我們首先將 person re-ID 看做是 node-focused graph application。給定 prob 和 N 個 gallery image，我們構建一個無向完全圖 G(V, E)，其中 V = {v1, v2, ... , vn} 代表 nodes 的集合。每一個 node 代表了 prob-gallery images 的圖像對。我們的目標是：預測每一個圖像對的相似度，所以，把 re-ID 的問題當做是 node classification 的問題。

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在本文當中，我們采用一種簡單的方法來獲得：input relation features，如圖 2（a）所示。我們將給定的 prob-gallery pairs 輸入到一個 Siamese Network 當中，以得到? pairwise relation feature encoding。該 Siamese Network 的設計主要是基于 ResNet-50，后面接進行兩個輸入圖像所提 feature 的相減，然后進行 element-wise square operation，輸入到 Batch Normalization layer。該差值衡量了兩個輸入圖像之間的差異性，我們將這個 feature 作為 nodes 的輸入特征。由于我們的任務是 node-wise classification，即：預測每一個 pair 之間相似度，一個比較 naive 的方法就是：直接將該 feature 輸入到線性分類器當中，直接輸出相似度得分，而不考慮不同 nodes 之間的相似度。對于每一個 prob-gallery image pair，可以用二元交叉熵損失函數來完成這個目標：

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2. Similarity-Guided Graph Neural Network：

明顯，簡單的分類方法忽略了不同 prob-gallery pair 之間的重要信息。為了探索這些信息，我們需要在 nodes 上進行 edge 的構建。在我們的工作中，G 是全連接的，E 代表了不同節點關系的集合，其中 $W_{ij}$ 是 scalar edge weight。它代表了不同節點之間關系的重要性，可以通過如下的公式進行計算：

其中，gi and gj 代表了 第 i 個 和 第 j 個 gallery image。我們通過傳遞不同連接節點之間的 deep learned messages，來增強 nodes 的 feature。

這個 node features 然后也被更新，作為：a weighted addition fusion of all input messages and the node's original features.?　　

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在進行信息傳遞之前，每一個節點首先編碼了? a deep message，以用于傳遞給與它相連接的 nodes。這個節點的 input relation features $d_i$ 然后被輸入到一個 message network，該網絡是由 2 fc layers 和 BN 以及 ReLU layers 構成的，以得到 deep message $t_i$，如圖2（b）所示。這個過程學習到了更加合適的 messages 用于節點關系特征的更新：

在得到 edge weights $W_{ij}$ 以及 deep message $t_i$ 以后，然后 node relation feature $d_i$ 的更新機制可以表達為：

其中，上式的輸出代表了第 i 個節點的優化后的關系特征，d0 代表了第 i 個輸入關系特征，tj 代表了 deep message from node j。

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注意到這種更新機制可以是以一種迭代的方式進行的，即：

但是，作者發現這種迭代的方式進行的提升，效果有限。在進行特征更新之后，我們將該 feature 輸入到線性分類器當中，以得到相似性得分，然后照樣利用 Binary cross-entropy loss 進行訓練。

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== Done ！！！

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