【深度学习】ReID相关知识点解析(PCB、BoT、MGN)
PCB(Part-based Convolutional Baseline)
RPP结构图:
网络流程:
经过一个backbone得到特征图T。T中的每列向量称为f(1,1,c)。
如:输入(384,128,3)经过backbone降采样16倍后得到特征图T(24,8,c)。
将T从上到下切成p(p=6)片。记为P_i(i=1…p)。——测试时接第3步,训练PCB时接第4步
RPP(Refined Part Pooling)
每个f接同一个1×1卷积+softmax,得到该f属于每个P_i的概率
P(P_i|f)
。计算每个P_i特征图。
T中所有的f都计算其属于P_i的概率
P(P_i|f)
,然后与各自的f相乘,最终得到一个与T相同大小的特征图P_i(24,8,c),即上图中的refined parts,计算过程如下式,×指逐像素相乘。
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