最强无监督行人重识别方法 Cluster Contrast ReID，rank-1 94.6%

代码连接：

https://github.com/alibaba/cluster-contrast-reid

看了一下，主要是resnet50，resnet101训练的。

在行人重识别领域，如何获取海量标注数据，提高实际场景的重识别能力是工业界非常关注的一个问题。通常在学术界上公开数据集如Maket1501上训练出来的模型在实际场景上基本是没法用的，都需要在实际场景中采集数据并进行标注。标注需要人工成本和时间周期，在项目比较急的时候重新标注根本来不及，因此无监督的行人重识别方法成为了目前研究的一个热点。

无监督行人重识别已经有很多人在研究了，目前最好的方法是SPCL(葛艺潇：NeurIPS 2020 | 自步对比学习: 充分挖掘无监督学习样本), 在使用了Generalized Mean Pooling (GEM)之后，在Market1501数据集上达到了rank-1 89.5% 的效果，效果很好，但是和有监督的方法，如Resnet50 + Circle loss (https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch#trained-model) rank-1 92.13% 或者 OSNet (https://kaiyangzhou.github.io/deep-person-reid/MODEL_ZOO) 94.2% rank-1相比仍然有一些差距。SPCL提供了一个很强的unsupervised reid pipeline，可以启发我们去进行更深一步的探索。基于此，我们提出了无监督Cluster Contrast ReID，在Market1501上跑到了rank-1 94.6%，已经超越了很多有监督的算法。在其他行人重识别数据集如Duke和MSMT17数据集上，也比最先进无监督re-ID方法mAP提高了7.5％，6.6％。

论文链接：

Cluster Contrast for Unsupervised Person Re-Identification

https://arxiv.org/abs/2103.11568

方法

unsupervised reid pipeline

首先来看一下整个无监督reid的pipeline, 大致可以分成三个部分。第一个部分就是特征提取，在每一个epoch开始的时候，通过网络将训练数据集中图片的特征都提取出来。第二部分是聚类，通过传统的聚类方法如DBScan, KNN通过特征把图片聚成不同的类别，每个类别给一个标签，就是用来训练的伪标签。一开始的伪标签是很不准的，在训练的过程中，随着网络的精度越来越高，伪标签也会越来越接近真实标签。第三部分就是图片特征的存储和更新，在网络训练的过程中，随着网络参数的变化，图片的特征也需要进行对应的更新。在训练的时候，我们因为有了伪标签，就能够通过类似于softmax的分类函数来对网络进行训练。因为伪标签在每次聚类的时候都会发生变化，所以无监督reid用的是non-parametric softmax loss。我们用的是moco用的里面的InfoNCE loss来进行训练。

我们发现，图片特征的存储和更新对于网络的训练影响很大。一个最简单的直觉就是，在一个行人重识别数据集中，不同的人拥有的图片数量是不一样的，如果按照训练的图片来更新feature的话，拥有大量图片的人的feature将会滞后更新，从而有害网络优化。所以ClusterContrast的核心思想就是，我们不再是从图片的层面上去更新特征和计算loss, 而是从人的维度去更新和计算loss。无论一个人有多少张图片，对于网络训练来说，他们都是一视同仁的，都是用同一个速度去更新特征。在无监督reid中，每个人都被聚类成一个cluster，所以我们的方法叫做ClusterContrast。具体可以参加下图：

Cluster Contrast

在这张图中，相同颜色的图片是属于同一个人的。对于一个人，不管他有多少张图片，我们只会从里面选一张图片的feature存起来。怎么选这一张图片也是有很大的讲究的？就像batch hard triplet loss一样，我们发现选择和之前存起来的feature最不相似的feature效果最好，这样能够让网络去挖掘一些难样本。和之前的方法的对比可以参见下图：

方法对比

我们可以看到ClusterContrast非常简洁，使用了最少的显存，取得了最好的效果。

结果

我们在各个数据集上，包括车辆重识别数据集上都大大超越了现有的无监督重识别方法。为了公平比较，我们在图表中并没有使用一些常见的提点方法如 Generalized Mean Pooling (GEM), reranking。用了GEM之后网络性能能进一步提升，能够超越很多有监督的方法：

Market1501

Method	mAP	Rank-1	Rank-5	Rank-10
ClusterContrast	84.1	93.2	97.6	98.1
ClusterContrast + GEM	87.0	94.6	98.2	98.8

DukeMTMC

Method	mAP	Rank-1	Rank-5	Rank-10
ClusterContrast	74.2	85.8	92.1	94.2
ClusterContrast + GEM	76.0	86.8	93.1	94.7

总结

我们提出了Cluster Contrast 方法，核心就是在人的维度上去进行特征的提取和更新，从而将特征的更新速度与图片数量进行解耦，让算法工程师能够在ID的层面对模型进行调优。Custer Contrast超越了现有的所有无监督行人重识别方法，无监督域自适应行人重识别方法和相当一部分有监督的方法。Cluster Contrast简洁且效果好，代码已经开源，希望我们的方法能够带给广大重识别研究者一些启发，让行人重识别更好的落地在实际场景中。

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