结合一阶和二阶空间信息的行人重识别 
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Person Re-Identification Based on First-Order and Second-Order Spatial Information
1 兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
2 甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心, 甘肃 兰州730070
3 兰州交通大学计算机科学与技术国家级实验教学示范中心, 甘肃 兰州 730070
图 & 表
图 1. 结合一阶和二阶空间信息的行人重识别网络框架
Fig. 1. Architecture of person re-identification network based on first-order and second-order spatial information
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图 2. 一阶空间掩模结构
Fig. 2. Structure of the first-order spatial mask
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图 3. 二阶空间掩模的示意图
Fig. 3. Schematic diagram of the second-order spatial mask
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图 4. 二阶空间掩模的结构
Fig. 4. Structure of the second-order spatial mask
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图 5. 不同损失函数监督下的二维可视化样本分布。(a)标签平滑分类损失和基本三元组损失;(b)标签平滑分类损失和中心三元组损失
Fig. 5. Two-dimensional visualization of sample distribution supervised by different losses. (a) Label smoothed cross entropy loss and basic triplet loss; (b) label smoothed cross entropy loss and center triplet loss
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图 6. 样本热力图。 (a)仅使用SOM得到的样本热力图; (b)使用OM和SOM得到的样本热力图
Fig. 6. Sample heat map. (a) Sample heat map obtained using only SOM; (b) sample heat map obtained using OM and SOM
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图 7. Market-1501数据集的可视化结果。(a)基准网络算法;(b)本算法
Fig. 7. Visualization results of Market-1501 data set. (a) Baseline network algorithm; (b) our algorithm
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图 8. DukeMTMC-reID数据集的可视化结果。(a)基准网络算法;(b)本算法
Fig. 8. Visualization results of DukeMTMC-reID data set. (a) Baseline network algorithm; (b) our algorithm
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表 1不同模型的实验结果
Table1. Experimental results of different models unit: %
| NO. | Model | Loss | Market-1501 | DukeMTMC-reID |
|---|
| Rank-1 | mAP | Rank-1 | mAP |
|---|
| 1 | Baseline | S+BT | 95.36 | 87.62 | 88.28 | 76.93 | | 2 | Baseline+ SOM | S+BT | 95.53 | 88.63 | 89.55 | 78.18 | | 3 | Baseline+SOM+ OM | S+BT | 95.94 | 88.90 | 90.08 | 78.49 | | 4 | Baseline+ SOM+ OM | S+CT | 96.19 | 89.71 | 90.37 | 79.23 |
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表 2不同算法在Market-1501数据集上的识别结果
Table2. Recognition results of different algorithms on the Market-1501 data set unit: %
| Algorithm | Rank-1 | mAP |
|---|
| GAN[26] | 78.12 | 56.25 | | SVDNet[27] | 82.30 | 62.10 | | AACN[28] | 85.90 | 66.87 | | HA-CNN[14] | 89.00 | 71.25 | | GLAD[29] | 89.90 | 73.90 | | PCB+RPP[11] | 93.80 | 81.60 | | MGN[30] | 95.70 | 86.90 | | Pyramid-Net[31] | 95.70 | 88.20 | | Our algorithm | 96.19 | 89.71 |
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表 3不同算法在DukeMTMC-reID数据集上的识别结果
Table3. Recognition results of different algorithms on the DukeMTMC-reID data set unit: %
| Algorithm | Rank-1 | mAP |
|---|
| GAN[26] | 67.68 | 47.13 | | SVDNet[27] | 76.70 | 56.80 | | AACN[28] | 76.84 | 58.25 | | HA-CNN[14] | 78.50 | 60.25 | | GLAD[29] | 80.00 | 62.20 | | PCB+RPP[11] | 83.30 | 69.20 | | MGN[30] | 88.70 | 78.40 | | Pyramid-Net[31] | 89.00 | 79.00 | | Our algorithm | 90.37 | 79.23 |
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刘莎, 党建武, 王松, 王阳萍. 结合一阶和二阶空间信息的行人重识别[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(2): 0215005. Sha Liu, Jianwu Dang, Song Wang, Yangping Wang. Person Re-Identification Based on First-Order and Second-Order Spatial Information[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2021, 58(2): 0215005.
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