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user: 4. 实验 在这一部分中，主要是对所提出的方法进行评估。首先在第4.1节中介绍使用的数据集与评估指标，其次在4.2节中的介绍了实验细节。然后在4.3节中，进行消融实验来验证组件的有效性。最后将本文提出的方法与其他最先进的算法进行比较。 4.1. 数据集与评估指标 Market-1501 [ 40 ] 是一个大型的行人重识别数据集，它包含1501个id的32，688张图像。这些图片是在校园里被6台摄像机拍了下来。数据集分为两部分：其中751个id的12，936张图像用于训练，750个id的19，732张图像用于测试。 DukeMTMC-reID [ 41 ] 是行人跟踪数据集DukeMTMC [ 42 ] 的子集，它包含了从8个相机中收集到的36，411张1812个id的图片。与Market-1501数据集的划分类似，数据集包含来自702个ID的16，522个训练图像样本，来自其他1，110个ID的2228个查询图像样本和17，661个待匹配的图像库样本。 MSMT17 [ 43 ] 是目前最大的行人重识别数据集，它包含了15个摄像头中4101个id的126，441张图像。与Market-1501和DukeMTMC-reID类似，数据集被分为两部分：用于训练的1041个id的32，621张图像，用于查询的3060个id的82，161张图像和11，659个待匹配的图像库样本。 Evaluation Metrics：本文使用 rank1、rank5、rank10和平均精度(mAP)来评估这三个数据集。 4.2. 实验细节 实验基于Linux环境下的开源Pytorch框架 [ 36 ]，硬件基础为NVIDIA GeForce RTX 2080GPU。使用ResNet-50 [ 44 ] 作为基本CNN模型，并在ImageNet数据集 [ 45 ] 上进行预训练，首先将ResNet-50 [ 44 ] 分解成两部分P1和P2，在P1和P2之间放置不同维数的注意力模块，生成不同维度的注意图，每个注意力模块的输出特征的维数为256。然后将不同的注意力模块特征相融合并使用一个改进的空间变换网络(STN)形成三个分支，在每个分支后加入一个部件关注网络，并使用带有标签的数据集MSMT17 [ 43 ] 对部件关注网络进行预训练，使之关注人体的不同部件，即生成3个256维的部件特征(头部，上半身，下半身)。对于生成的每个部件，使用特征存储器来进行部件特征存储更新，更新率 设置为0.1。同时将DukeMTMC-reID [ 41 ] 数据集上的比例系数s设置为10，Market-1501 [ 40 ] 上的设置为30。在对未标记的数据集进行训练时，随机采样图像，并将其大小调整为384 × 128。每个mini-batch由8个真实样本组成，另外还有8个代理正样本用于计算三元组损失。使用SGD [ 32 ] 作为优化算法，初始的学习率设置为0.0001，每20个轮回数(epoch)衰减0.1。在未标记的数据集上对模型进行了60个轮回数(epoch)的训练。测试时，将同一幅图像的部件特征拼接在一起，计算出两两距离。 4.3. 消融实验 为了对本文提出的方法性能进行验证，在Market-1501 [ 40 ] 和DukeMTMC-reID [ 41 ] 数据集上进行了大量的消融实验，来分析每个组件的有效性。实验结果如表所示。 注意力维度个数对实验的影响：从表1可以看出，维度个数为4实验效果最好。 部件个数对实验的影响：从表2可以看出，部件个数对实验有一定的影响。多次实验结果表明，部件个数为3时，效果最好。 不同模块对实验的影响：从表3可以看出，“MDAN”的结果比“基本网络”的结果要好；“PFN”的结果比“基本网络”的结果要好，“MDAN”与“PFN”联合学习的效果最好。 Table 1 The influence of the number of attention dimensions on the experiment (% 维度个数 Market-1501 DukeMTMC-reID Rank-1 mAP Rank-1 mAP 2 70.9 40.7 70.2 50.1 3 72.1 41.5 71.8 52.0 4 73.2 42.3 73.5 53.8 5 71.5 40.9 71.1 51.8 表1. 注意力维度个数对实验的影响 Table 2 The influence of different parts number on experiment (% 部件个数 Market-1501 DukeMTMC-reID Rank-1 mAP Rank-1 mAP 2 70.3 39.7 69.2 49.3 3 72.1 41.9 72.6 52.1 4 71.4 40.3 71.1 50.6 表2. 不同部件个数对实验的影响 Table 3 The influence of different modules (% 模块 Market-1501 DukeMTMC-reID Rank-1 mAP Rank-1 mAP 基本网络 64.3 36.5 66.9 45.7 MDAN 73.2 42.3 73.5 53.8 PFN 72.1 41.9 72.6 52.1 MDAN + PFN 76.2 45.1 75.6 55.9 表3. 不同模块对在两个数据集上对实验的影响 4.4. 对比实验 将本文提出的模型与其他先进的无监督行人重识别模型进行了比较，包括：1) 基于手工制作的模型LOMO [ 17 ]、BOW [ 40 ] 和UDML [ 24 ]；2) 基于伪标签学习的模型PUL [ 20 ]、DBC [ 21 ] 和BUC [ 22 ]；3) 基于无监督域自适应模型TJ-AIDL [ 25 ]、HHL [ 26 ]、UCDA-CCE [ 46 ]、SSL-CCE [ 47 ] 和ECN [ 48 ]。 其中表4是Market-1501数据集的比较结果，表5是DukeMTMC-reID数据集的比较结果。可以看到，本文提出的方法在两个数据集上都明显优于其他方法。与手工制作的基于特征表示的模型比较时，性能差距最为显著。其主要原因是这些早期的作品大多基于启发式设计，因此无法学习到最优的判别特征；与基于伪标签学习模型的比较时，本文模型明显优于基于伪标签学习的无监督行人重识别模型。一个关键的原因是基于伪标签的方法可能会将不同身份的相似图片分成相同的伪标签，在本文中，即使将不同身份的某一部件拉近，仍然有图像的其他部件进行补充；与基于无监督域自适应的行人重识别模型相比，所提出的模型具有明显的优势，一个关键的原因是源域图像与目标域图像之间的差距大于图像部分之间的差距，所以基于图像的特征学习模型很难转移到目标域。 Table 4 Comparison to the state-of-art unsupervised results in the Market-1501 datase 方法 Rank-1 Rank-5 Rank-10 mAP LOMO [ 17 ] 27.2 41.6 49.1 8.0 BOW [ 40 ] 35.8 52.4 60.3 14.8 UMDL [ 24 ] 34.5 52.6 59.6 12.4 PUL [ 20 ] 45.5 60.7 66.7 20.5 BUC [ 22 ] 66.2 79.6 84.5 38.3 DBC [ 21 ] 69.2 83.0 87.8 41.3 HHL [ 26 ] 62.2 78.8 84.0 31.4 TJ-AIDL [ 25 ] 58.2 74.8 81.1 26.5 UCDA-CCE [ 46 ] 64.3 - - 34.5 SSL-CCE [ 47 ] 71.7 83.8 87.4 37.8 ECN [ 48 ] 75.1 87.6 91.6 43.0 Ours 76.2 89.1 93.4 45.1 表4. 不同算法在 Market-1501 数据集上的性能比较 Table 5 Comparison to the state-of-art unsupervised results in the DukeMTMC-reID datase 方法 Rank-1 Rank-5 Rank-10 mAP LOMO [ 17 ] 12.3 21.3 26.6 4.8 BOW [ 40 ] 17.1 28.8 34.9 8.3 UMDL [ 24 ] 18.5 31.4 37.6 7.3 PUL [ 20 ] 45.5 60.7 66.7 20.5 BUC [ 22 ] 47.4 62.6 68.4 27.5 DBC [ 21 ] 51.5 64.6 70.1 30.0 HHL [ 26 ] 46.9 61.0 66.7 27.2 TJ-AIDL [ 25 ] 44.3 59.6 65.0 23.0 UCDA-CCE [ 46 ] 55.4 - - 36.7 SSL-CCE [ 47 ] 52.5 63.5 68.9 28.6 ECN [ 48 ] 63.3 75.8 80.4 40.4 Ours 75.6 84.4 90.7 55.9 表5. 不同算法在DukeMTMC-reID数据集上的性能比较