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车辆ReID

ReID，也就是 Re-identification，其定义是利用算法，在图像库中找到要搜索的目标的技术，所以它是属于图像检索的一个子问题。而车辆ReID就是给定一张车辆图像，找出同一摄像头不同的拍摄图像，或者不同摄像头下拍摄的同一车辆图像的过程。在此过程中，如何提取鲁棒特征，尤为重要。因此，此文档主要对车辆ReID中训练特征提取网络部分做相关介绍，内容如下：

数据集及预处理方式
Backbone的具体设置
Loss函数的相关设置

全部的超参数及具体配置：ResNet50_ReID.yaml

数据集及预处理

VERI-Wild数据集

此数据集是在一个大型闭路电视监控系统，在无约束的场景下，一个月内（30*24小时）中捕获的。该系统由174个摄像头组成，其摄像机分布在200多平方公里的大型区域。原始车辆图像集包含1200万个车辆图像，经过数据清理和标注，采集了416314张40671个不同的车辆图像。具体详见论文

数据预处理

由于原始的数据集中，车辆图像已经是由检测器检测后crop出的车辆图像，因此无需像训练ImageNet中图像crop操作。整体的数据增强方式，按照顺序如下：

图像Resize到224
随机水平翻转
AugMix
Normlize：归一化到0~1
RandomErasing 在配置文件中设置如下，详见transform_ops部分：

DataLoader:
  Train:
    dataset:
        # 具体使用的Dataset的的名称
        name: "VeriWild"
        # 使用此数据集的具体参数
        image_root: "/work/dataset/VeRI-Wild/images/"
        cls_label_path: "/work/dataset/VeRI-Wild/train_test_split/train_list_start0.txt"
        # 图像增广策略：ResizeImage、RandFlipImage等
        transform_ops:
          - ResizeImage:
              size: 224
          - RandFlipImage:
              flip_code: 1
          - AugMix:
              prob: 0.5
          - NormalizeImage:
              scale: 0.00392157
              mean: [0.485, 0.456, 0.406]
              std: [0.229, 0.224, 0.225]
              order: ''
          - RandomErasing:
              EPSILON: 0.5
              sl: 0.02
              sh: 0.4
              r1: 0.3
              mean: [0., 0., 0.]
    sampler:
        name: DistributedRandomIdentitySampler
        batch_size: 128
        num_instances: 2
        drop_last: False
        shuffle: True
    loader:
        num_workers: 6
        use_shared_memory: False

Backbone的具体设置

具体是用ResNet50作为backbone，但在ResNet50基础上做了如下修改：

对Last Stage（第4个stage），没有做下采样，即第4个stage的feature map和第3个stage的feature map大小一致，都是14x14。
在最后加入一个embedding 层，即1x1的卷积层，特征维度为512 具体代码：ResNet50_last_stage_stride1

在配置文件中Backbone设置如下：

Arch:
  # 使用RecModel模型进行训练，目前支持普通ImageNet和RecModel两个方式
  name: "RecModel"
  # 导出inference model的具体配置
  infer_output_key: "features"
  infer_add_softmax: False
  # 使用的Backbone
  Backbone:
    name: "ResNet50_last_stage_stride1"
    pretrained: True
  # 使用此层作为Backbone的feature输出，name为具体层的full_name
  BackboneStopLayer:
    name: "adaptive_avg_pool2d_0"
  # Backbone的基础上，新增网络层。此模型添加1x1的卷积层（embedding）
  Neck:
    name: "VehicleNeck"
    in_channels: 2048
    out_channels: 512
  # 增加ArcMargin， 即ArcLoss的具体实现
  Head:
    name: "ArcMargin"  
    embedding_size: 512
    class_num: 431
    margin: 0.15
    scale: 32

Loss的设置

车辆ReID中，使用了SupConLoss + ArcLoss，其中权重比例为1:1 具体代码详见：SupConLoss代码、ArcLoss代码在配置文件中设置如下：

Loss:
  Train:
    - CELoss:
        weight: 1.0
    - SupConLoss:
        weight: 1.0
        # SupConLoss的具体参数
        views: 2
  Eval:
    - CELoss:
        weight: 1.0

其他相关设置

Optimizer设置

Optimizer:
  # 使用的优化器名称
  name: Momentum
  # 优化器具体参数
  momentum: 0.9
  lr:
    # 使用的学习率调节具体名称
    name: MultiStepDecay
    # 学习率调节算法具体参数
    learning_rate: 0.01
    milestones: [30, 60, 70, 80, 90, 100, 120, 140]
    gamma: 0.5
    verbose: False
    last_epoch: -1
  regularizer:
    name: 'L2'
    coeff: 0.0005

Eval Metric设置

Metric:
  Eval:
    # 使用Recallk和mAP两种评价指标
    - Recallk:
        topk: [1, 5]
    - mAP: {}

其他超参数设置

Global:
  # 如为null则从头开始训练。若指定中间训练保存的状态地址，则继续训练
  checkpoints: null
  pretrained_model: null
  output_dir: "./output/"
  device: "gpu"
  class_num: 30671
  # 保存模型的粒度，每个epoch保存一次
  save_interval: 1
  eval_during_train: True
  eval_interval: 1
  # 训练的epoch数
  epochs: 160
  # log输出频率
  print_batch_step: 10
  # 是否使用visualdl库
  use_visualdl: False
  # used for static mode and model export
  image_shape: [3, 224, 224]
  save_inference_dir: "./inference"
  # 使用retrival的方式进行评测
  eval_mode: "retrieval"

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