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这篇文章是我们在CVPR2020 智慧城市AICity比赛中 得到冠军的基础，发表于 IEEE Trans. on Multimedia。拓展了我们在CVPR 2019 workshop中的工作。我们在比赛中领先第二名大约6个点。同时在VeRi-776上也达到了83.41%mAP(就是顺便测的resnet baseline，没有调参，没有rerank，没有PCB，就很高了)。

下面就来介绍一下我们的工作，可能比较工程化一点，也有一些我们的试错。感谢大家。

作者：Zhedong Zheng,Tao Ruan,Yunchao Wei,Yi Yang,Tao Mei

论文：https://arxiv.org/abs/2004.06305

比赛代码：https://github.com/layumi/AICIty-reID-2020

数据：

深度学习模型的基础就是data-driven，所以我们首先先关注了数据。我们发现大多数数据集都是长尾的，而且数据量不是很均衡。如下图a，我们统计了几个数据集，每类样本的个数，发现多数车辆类别少于10张训练图像。就导致了整体intra-class 类内的变化有限。

所以对于AICity 19年的比赛(AICity 2020比赛方则提供了生成数据)，我们就采集了额外3个数据集来辅助训练。其实并没有解决intra-class的问题，而是加多了inter-class类间变化，使模型学的更好。

如图b，我们混合了额外3个数据集来帮助训练。我们也统计了其他的数据集信息如下：

模型学习：

有了数据以后，接下来就是模型学习。我们采用了一个很简单的方案。其实就是我们2017年就开源的baseline 中的方案。(https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch)

而本篇文章 观测到 引入额外数据集会带来一些bias，所以我们采用了domain adaptation中两阶段训练。先在所有训练集上训练，然后再针对目标环境finetune。

我们分析了一下原理，其实就类似virtual class。有第一阶段的训练本质上，辅助了我们加大inter-class类间的距离，如下图的W3，所以我们第二阶段再finetune的时候就容易了。

后处理：

对于学术的数据集(VeRI 和 VehicleID)，在报结果的时候，为了公平，我们没有用后处理，

而对于比赛，有很多细节，我们也尝试了很多后处理 来提高结果，最常用的包括 reranking， multi-scale ，还有model ensemble。整体流程如下图：

而我们在2020比赛中又针对 AICity数据集做了一些优化，比如组织者还提供了track的信息(哪几张图是一辆车在某个摄像头下的tracklist)所以我们还进一步做了优化。加入了一些group的概念。2020 年比赛的报告在https://github.com/layumi/AICIty-reID-2020/blob/master/paper.pdf

实验结果：

在VeRi-776 和 VehicleID上，我们没有用任何后处理， 就取得了比较高的结果。

我们还测试了不同的backbone 和 input size。

不同的后处理方式：

最后我们还可视化了学到的特征，集中在比较有鉴别力的区域：比如车头灯 和 轮胎上。

其他资源：

- 我也做了一些车辆重识别论文/数据集的收集：https://github.com/layumi/Vehicle_reID-Collection

欢迎大家关注，把新的paper issue上来。

京东AI组 也提供了很棒的汇总车辆reid，做了很多这方面的工作：(https://github.com/JDAI-CV/VeRidataset)提供了VeRi-776 数据集的排行榜

还有北大的工作有很多，我这边简要提供几个链接，方便大家顺藤摸瓜。(https://github.com/PKU-IMRE/VERI-Wild)

END

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