2020年 行人重识别的挑战 与 最新进展 （35页PPT整理）
计算机科学博士在读
行人重识别近几年获得了在测试结果上的大幅提升，甚至超过了人的分辨能力，但是我们在实际应用上仍有很多待解决的问题。在本文中，我们take a step back, 提出了一些问题和潜在的解决方案，主要以我们reler组的尝试为主，包括大家比较熟知的 PCB / HHL/ PUL/ SPGAN/ DG-Net等工作，抛砖引玉。 希望能为未来这个领域的发展提供一些新的视野。
由于篇幅，我们只能展示有限的工作，我们respect所有在这个领域作出贡献的老师同学们。感谢大家！这篇文章中提到多数文章的代码，我们都开源在github了，如果没有找到，可以联系
或者联系对应作者来提供。感谢大家的支持和关注！
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B站讲解视频： 【极市】郑哲东：从行人重识别到无人机定位_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili
- 背景介绍
行人重识别任务就是一个跨摄像头检索的任务。这个任务的出现是由于 日益提升的公共安全需求 和 在公共区域的大型摄像头网络 （如迪士尼乐园/商场/大学校园）。
首要的难度是在于不同摄像头下，由于视角的差异所引入的appearance变化。同时，也需要一些细粒度的信息来区分不同人。
Reference: Zheng L, Bie Z, Sun Y, et al. Mars: A video benchmark for large-scale person re-identification[C]//European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2016: 868-884.
近几年，supervised person re-id 一直在提升结果。
今年我们组也在CVPR 2020 Workshop的比赛中，在车辆重识别赛道拿到了第一名。我们发现仍有一些问题没有被解决，包括训练数据等等方面。
目前已经有了很多数据集，但是相比ImageNet 一百万的训练数据，目前reID的数据集都还是相对小。
Reference ： Zheng, Z., Jiang, M., Wang, Z., Wang, J., Bai, Z., Zhang, X., Yu, X., Tan, X., Yang, Y., Wen, S. and Ding, E., 2020. Going beyond real data: A robust visual representation for vehicle re-identification. InProceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops(pp. 598-599).
Reference: NEU-Gou/awesome-reid-dataset
- 所以，总的来说，在实际场景中，应用reID的挑战仍是多个方面的，包含 数据/效率/性能等等方面。对应也有一些潜在的解决方案，我们组做了一些尝试。
- 对于有限的数据，最直接的方案就是补充数据。但是额外的数据往往需要额外的标注。同时，我们无法保证额外数据的分布是否改变（比如额外数据是一天内不同时间采集的，光照不同）。
Reference: Zheng, Z., Yang, X., Yu, Z., Zheng, L., Yang, Y., & Kautz, J. (2019). Joint discriminative and generative learning for person re-identification. InProceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition(pp. 2138-2147).
Code: NVlabs/DG-Net
2. 除了训练数据，大家最关心的就是训练的有效性了。如何挖掘数据背后的故事，特别是局部细节。
3. 在行人重识别的精准度有了长足发展之后，效率也是一个必须考虑的方面。
4. 如果标注很有限，该怎么学习呢？
5. 训练集与测试集的采集方式不同，就导致了domain gap。这也是在实际落地reID遇到的最大问题。
6.最后，在非限制场景中，往往会遇到遮挡等等环境问题。如何学习一个鲁棒的行人表示？
Reference: Zheng, Z. and Yang, Y., 2020. Person Re-identification in the 3D Space.arXiv preprint arXiv:2006.04569.
Code: layumi/person-reid-3d
目前reID任务已经有了长足的发展，未来可能的方向，包含 鲁棒性，快速学习，在线学习等等。基本还是以落地实用 为导向。
感谢大家，我们提出了一些问题和潜在的解决方案，主要以我们reler组的尝试为主，抛砖引玉。 希望我们微小的工作能为未来这个领域的发展提供一些新的视野。
由于篇幅，我们只能展示有限的工作，我们respect所有在这个领域作出贡献的老师同学们。感谢大家！
悉尼科技大学ReLER实验室zhuanlan.zhihu.com郑哲东：TMM｜车辆重识别的一些实践zhuanlan.zhihu.com
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悉尼科技大学 ReLER实验室
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主学长视频分类的论文：
[1611.09053] Bidirectional Multirate Reconstruction for Temporal Modeling in Videos (CVPR2017)
http://www.yugangjiang.info/publication/16MM-VideoFusion.pdf (ACM MM 2016)
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