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user: 4. 实验与分析 4.1. 数据集 本文所提出的算法在行人重识别领域的三大主流数据集(Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03)进行了广泛实验，并通过mAP、Rank-1、Rank-5、Rank-10评价指标作出对比评估，我们的实验结果并未进行重排序操作。 Market1501数据集中，训练集图片数为12936，包括751个人；测试集为19732张图像，包括查询集3368张图像。DukeMTMC-reID数据集在2017年公开，训练集中702人，16522张图像；测试集中702人，19889张图像，包括查询集2228张图像。CUHK03数据集在2014年公开，本文实验中采用了新版的测试协议，将数据集分为包含767个行人的训练集和包含700个行人的测试集。表1列出了每个数据集的详细信息。 Table 1 Details of the dataset 数据集 行人标签数 摄像头数 图片数 采集场景 Market-1501 1501 6 32668 清华大学 DukeMTMC-reID 1404 8 36411 杜克大学 CUHK03 1467 10 14097 香港中英文大学 表1. 数据集的细节 4.2. 评估标准 评估行人重识别模型的性能时，需要获取相关实验的模型测评指标。针对不同的研究任务，评价指标也不尽相同。在行人重识别任务中，常用首位匹配率(Rank-1)和均值平均精度(mAP)这两个评价指标来描述模型性能的优劣。对应两个指标越高，说明模型对行人重识别的效果就越好。 首位匹配率(Rank-1)是在对应的查询集(Query Set)中的每张行人图像，通过行人重识别算法在候选集中选出候选序列，对应行人的图像排在候选序列第一位的数量占整个查询集图像数量的比例。假定查询集 P = { p 1 ， p 2 ， ⋯ ， p m } ，候选集 G = { g 1 ， g 2 ， ⋯ ， g n } ，m，n分别表示图像张数。P和G之间计算相似度得到相似度矩阵S，将S中的每行按数值从大到小的顺序排列，S中的数值越大，表示两张图像的相似度越高，定义s 1 为S中第一列中对应的来自查询集和候选集组成的图像对是同一行人身份的数量，则首位匹配率可表示成：Rank1 = s 1 /m。Rank-5，Rank-10表示候选序列中前5张图片和前十张图片中目标任务的命中率，可由同样的计算方法得出。 均值平均精度(mAP)是衡量模型总体好坏的指标，由模型的召回率和精确率进行计算得出。对于查询集的中的每个查询图像，定义精确度P为候选列表中前k个图像中正确匹配的图像数目n与k的比值，可表示成：P = n/k。而图像样本对应的召回率R为在候选列表的前k个图像正确匹配的数量n与行人在候选集中的图像数量m的比值，即：R = k/m。 当k取不同值时，可以在坐标系上得到多个P值的点和R值的点，用曲线分别依次连接各个P值点和各个R值点可以得到PR图。该样本的平均精度(AP)即为PR图中曲线围成的面积，而mAP为所有查询图像的AP值的均值。mAP作为常用的评估指标，可以更加综合和客观的评价模型性能。 4.3. 消融实验 为了进一步验证提取到的局部特征的有效性，本文以全局分支组成的模型Model_G作为Baseline，并采用标签平滑交叉熵损失函数和三元组损失函数进行训练。基于相同Baseline在Market1501和DukeMTMC-reID数据集做了多组消融实验，实验结果如表2所示。 从结果中我们发现，同时考虑全局特征和局部特征的Model_G_L模型，在Market1501数据集上的表现为rank-1，mAP比Baseline提升了0.3%和1.3%，在DukeMTMC-reID数据集表现为rank-1提升了1.3%，mAP提升了0.6%。证明了局部特征能够补足全局特征遗漏的行人细节信息。 在进一步考虑局部特征关系，引入图卷积网络后，模型Model_G_L_GCN在两个数据集上rank-1，mAP分别再提升0.4%，0.5%和0.2%，1.8%。证明了引入局部关系信息，使用图卷积得到行人的图表示，可以更好的实现行人重识别任务。 为了验证图度量学习模块的有效性，训练局部分支时，去掉了triplet loss，引入图度量学习模块组成Model_G_L_GCN_Jloss模型，在rank-1和mAP上进一步提升了1.0%，0.4%和0.5%，1.0%。证明了图度量学习模块中的全局成对相似度损失函数在图表示学习任务上的效果优于三元组损失函数。图度量学习模块考虑了各个结点之间的相似性，并通过全连接层学习各个结点的重要性，比三元组损失单独考虑整体相似度更能学到鲁棒性的特征。 Table 2 Person re-ID evaluation value on Market-1501 and DukeMTMC-reI 模型 Market-1501 DukeMTMC-reID Rank-1 Rank-5 Rank10 mAP Rank-1 Rank-5 Rank-10 mAP Model_G 93.8 97.8 98.3 84.5 85.5 92.9 94.7 72.7 Model_G_L 94.1 98.0 98.6 85.8 86.8 93.1 94.8 73.3 Model_G_L_GCN 794.5 98.1 98.7 86.3 87.0 93.5 95.2 75.1 Model_G_L_GCN_Jloss 95.5 98.3 98.9 86.7 87.5 93.7 95.4 76.1 表2. 在Market-1501和DukeMTMC-ReID数据集上的实验结果 4.4. 与当前主流方法对比 为了验证本文中所提算法的优越性，本文与近几年的行人重识别主流算法分别在Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03-NP三个数据集上进行了比较。由表3可知，在Market1501、DukeMTMC-reID数据集上，本文提出的算法评价指标Rank-1、Rank-5、Rank-10、mAP与众多对比模型相比均达到了较高水平。对比MGN和PSRL模型，本文在Market1501和DukeMTMC的rank-1和mAP指标略低，这是因为MGN利用了多层粒度的特征图提取局部特征，能适应背景环境变化大的情况。PSRL模型使用了特征拼接模块，进一步融合局部特征，并训练模型学习得到局部结构之间的连接关系。从表4可知，MGN和PSRL在行人存在严重遮挡的情况下提取到的特征不够鲁棒。CUHK03数据集的行人姿态变化大，遮挡问题严重，行人重识别难度比其他两个数据集要大。而本文提出的算法在该数据集上的效果远远超过上述两个模型，证明了本文通过图度量学习训练获取到的图表示更具鲁棒性。 Table 3 Comparison with mainstream algorithm evaluation indicators on Market-1501 and DukeMTMC-reI 模型 Market-1501 DukeMTMC-reID Rank-1 Rank-5 Rank10 mAP Rank-1 Rank-5 Rank-10 mAP SpindleNet [ 7 ] 76.9 98.1 94.6 - - - - - PSE [ 27 ] 87.7 91.5 96.8 69.0 79.8 89.7 92.2 62.0 PGR [ 28 ] 93.8 90.8 - 77.2 83.6 91.7 - 65.9 MaskReID [ 29 ] 90.0 97.7 - 75.3 78.8 - - 61.9 AlignedReID [ 30 ] 91.8 97.6 - 79.3 - - - - PCB [ 6 ] 93.8 - 98.5 81.6 83.3 90.5 92.5 69.2 BFE [ 31 ] 94.2 97.1 - 84.3 86.8 - - 72.1 MGN [ 32 ] 95.7 97.5 - 86.9 88.7 - - 78.4 DuATM [ 33 ] 91.4 - - 76.6 81.8 90.2 - 64.6 HA-CNN [ 8 ] 91.2 - - 75.7 80.5 - - 63.8 Mancs [ 34 ] 93.1 97.1 - 82.3 84.9 - - 71.8 PSRL [ 35 ] 95.9 - - 87.2 88.1 93.9 95.7 76.7 Our approach 95.5 98.3 98.9 86.7 87.5 93.7 95.4 76.1 表3. 在Market-1501和DukeMTMC-reID上与主流算评价指标比较 Table 4 Comparison with mainstream algorithm evaluation indicators on CUHK03-N 模型 Detected Labeled Rank-1 mAP Rank-1 mAP HA-CNN [ 8 ] 41.7 38.6 44.4 41.0 PCB [ 6 ] 62.8 56.7 - - Mancs [ 34 ] 65.5 60.5 65.5 60.5 MGN [ 32 ] 68.0 67.4 68.0 67.4 BFE [ 31 ] 73.6 69.7 73.6 71.7 PSRL [ 35 ] 67.6 65.8 68.7 68.2 Our approach 76.3 70.8 76.4 72.5 表4. 在CUHK03-NP上与主流算评价指标比较