CN112633071A - 基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法 - Google Patents

基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于智能识别技术领域，涉及基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法，包括：步骤一，构建用于训练的数据风格解耦网络；步骤二，利用源域和目标域数据进行内容迁移；步骤三，利用源域和目标域数据，合成样本特征以及对应的标签对内容特征提取器CE进行训练；步骤四，训练完成后，仅保留内容特征提取器CE作为测试用特征提取网络。本发明利用风格迁移模型实现了对不同数据域图片的风格解耦，获得具有数据域不变性的共享内容特征空间，并在共享内容特征空间内进行内容迁移，深入挖掘了源域与目标域数据之间的差异进行迁移适应，在测试应用中仅保留内容特征提取器，网络规模小，模型复杂度低，易于在实际应用场景部署。

Description

基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法
技术领域
本发明属于智能识别技术领域，具体涉及基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法。
背景技术
行人重识别的任务是在于摄像机A不存在重叠区域的摄像机B中，对行人目标进行检索，重新找到在摄像机A中出现的行人目标。作为当前重要的研究方向和研究热点，行人重识别在智能监控、智慧城市、治安防治和刑侦等领域都有着广泛的应用，例如跨摄像机的行人跟踪与行为分析，嫌疑或感兴趣人员的图片检索与查询等。
随着深度学习技术的迅速发展以及卷积神经网络强大的学习拟合能力，基于身份标签的行人重识别算法已经在主流数据集上获得了非常高的识别准确率和首位命中率，甚至超越了人眼的识别能力。然而对于行人身份类别的标注是一项非常繁琐且消耗大量人力的工程，同时在现实监控场景中，每时每刻都有海量的新行人数据产生，对如此大量的数据进行人为标注变得越来越不可行，因此，如何基于当前已有的标注好的数据和训练好的模型，对未知场景分布的无标签数据进行学习和适应，逐渐被越来越多的研究者所关注。
现有的行人重识别域适应模型，大多将数据统一映射到源域风格或是目标域风格后进行进一步的特征学习，这样所获得的模型仍然只适用于某一特定分布的数据域，而无法获得通用的共享特征空间。此外，仅仅基于风格迁移进行域适应学习忽略了不同数据域之间除风格之外的图像内容上的差异，因此在图像内容上进行不同数据域之间的适应也愈发重要。
发明内容
为了解决现有技术中尽的上述技术问题，本发明提供基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法，其具体技术方案如下。
基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法，包括以下步骤：
步骤一：构建用于训练的数据风格解耦网络：所述用于训练的数据风格解耦网络包含由卷积神经网络构成的风格特征提取器SE和内容特征提取器CE，图像解码器Dec，数据域判别器D；网络构建后将源域和目标域行人数据送入数据风格解耦网络进行训练；
步骤二：利用源域和目标域数据进行内容迁移：在进行风格解耦后的内容特征空间内，首先对目标域数据特征进行聚类，根据所在聚类分配身份伪标签；其次利用源域数据样本特征和目标域数据样本特征进行加权组合，生成新的合成样本特征，并以相同的方式加权获得对应的合成样本标签；
步骤三：利用源域数据，目标域数据，合成样本特征以及对应的标签对内容特征提取器CE进行训练；
步骤四：训练完成后，仅保留内容特征提取器CE作为测试用特征提取网络。
进一步的，所述步骤一中利用输入的行人数据对风格解耦网络进行训练，具体包括：
（1.1）将源域行人图像
Figure 81195DEST_PATH_IMAGE001
和目标域行人图像
Figure 370225DEST_PATH_IMAGE002
分别送入风格特征提取器SE，提取对应的风格特征
Figure 332496DEST_PATH_IMAGE003
；
（1.2）将源域行人图像
Figure 227376DEST_PATH_IMAGE001
和目标域行人图像
Figure 602994DEST_PATH_IMAGE002
分别送入内容特征提取器CE，提取对应的内容特征
Figure 23611DEST_PATH_IMAGE004
；
（1.3）将源域行人图像的风格特征
Figure 168284DEST_PATH_IMAGE005
和内容特征
Figure 953838DEST_PATH_IMAGE006
送入图像解码器Dec，生成重构的源域行人图像
Figure 613489DEST_PATH_IMAGE007
，将目标域行人图像的风格特征
Figure 775480DEST_PATH_IMAGE008
和内容特征
Figure 774660DEST_PATH_IMAGE009
送入图像解码器Dec，生成重构的目标域行人图像
Figure 731115DEST_PATH_IMAGE010
；
（1.4）将源域行人图像的风格特征
Figure 875133DEST_PATH_IMAGE005
和目标域行人图像的内容特征
Figure 840815DEST_PATH_IMAGE009
送入图像解码器Dec，生成目标域向源域风格迁移的图像
Figure 960081DEST_PATH_IMAGE011
，将目标域行人图像的风格特征
Figure 87437DEST_PATH_IMAGE008
和源域图像的内容特征
Figure 659363DEST_PATH_IMAGE006
送入图像解码器Dec，生成源域向目标域风格迁移的图像
Figure 428736DEST_PATH_IMAGE012
；
（1.5）将重构的源域行人图像
Figure 402508DEST_PATH_IMAGE007
、重构的目标域行人图像
Figure 966345DEST_PATH_IMAGE010
、目标域向源域风格迁移的图像
Figure 822306DEST_PATH_IMAGE011
、源域向目标域风格迁移的图像
Figure 132720DEST_PATH_IMAGE012
送入数据域判别器D判别其风格特征所对应的域类别进行分类。
进一步的，所述数据域判别器D为一个二类分类器，通过输入数据所具有的风格特征来对输入数据所属的数据域进行分类判断，当保持内容特征不变时，交换风格特征后生成的图像，通过数据域判别器D正确判断所属域来约束风格特征提取器SE学习到具有域特性的信息，内容特征提取器CE学习具有域不变性的信息。
进一步的，所述步骤二中利用输入的行人数据进行内容迁移，具体包括：
（2.1）利用当前的内容特征提取器CE采用DBSCAN聚类算法对目标域数据进行聚类，对目标域数据集进行聚类并分配聚类标签作为身份伪标签；
（2.2）随机选取一张源域数据行人图像
Figure 960998DEST_PATH_IMAGE001
和一张目标域数据行人图像
Figure 492474DEST_PATH_IMAGE002
，送入内容特征提取器CE，获得对应的内容特征
Figure 38993DEST_PATH_IMAGE013
，其对应的身份类别标签分别为
Figure 619010DEST_PATH_IMAGE014
；
（2.3）将两个内容特征
Figure 567374DEST_PATH_IMAGE015
以权重
Figure 473014DEST_PATH_IMAGE016
进行加权组合，获得新的合成样本特征
Figure 303566DEST_PATH_IMAGE017
，并对身份标签进行相同的加权组合，获得合成样本标签
Figure 687274DEST_PATH_IMAGE018
。
进一步的，所述步骤三中，对内容特征提取器CE进行训练，具体包括：通过步骤一对风格解耦网络进行训练后，将其他模块的网络参数固定，仅调整内容特征提取器CE，利用步骤二获得三类数据：包含真实标签的源域数据，包含伪身份标签的目标域数据，以及包含合成标签的合成样本特征；再利用所述三类数据和对应的标签对内容特征提取器CE进行训练，训练目标函数通过以下公式进行计算：
Figure 487215DEST_PATH_IMAGE019
，其中
Figure 360494DEST_PATH_IMAGE020
分别表示样本对应的身份类别标签和内容特征提取器CE针对该类别的概率预测值。
进一步的，所述步骤四中，在训练完成后，将风格特征提取器SE，图像解码器Dec，数据域判别器D去除，仅保留内容特征提取器CE作为实际测试应用中的行人图像特征提取网络。
本发明的有益效果是：本发明利用风格迁移模型实现了对不同数据域图片的风格解耦，获得具有数据域不变性的共享内容特征空间，并在共享内容特征空间内进行了内容迁移，深入挖掘了源域与目标域数据之间的差异进行迁移适应，在测试应用中仅保留内容特征提取器，网络规模小，模型复杂度低，易于在实际应用场景部署。
附图说明
图1是本发明的基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法的步骤流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和技术效果更加清楚明白，以下结合说明书附图，对本发明作进一步详细说明。
如图1所示，基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法，包括以下步骤：
步骤一：构建用于训练的数据风格解耦网络：所述用于训练的数据风格解耦网络包含由卷积神经网络构成的风格特征提取器SE和内容特征提取器CE，图像解码器Dec，数据域判别器D；网络构建后将源域和目标域行人数据送入数据风格解耦网络进行训练。
步骤二：利用源域和目标域数据进行内容迁移：在进行风格解耦后的内容特征空间内，首先对目标域数据特征进行聚类，根据所在聚类分配身份伪标签；其次利用源域数据样本特征和目标域数据样本特征进行加权组合，生成新的合成样本特征，并以相同的方式加权获得对应的合成样本标签。
步骤三：利用源域数据，目标域数据，合成样本特征以及对应的标签对内容特征提取器CE进行训练。
步骤四：训练完成后，仅保留内容特征提取器CE作为测试用特征提取网络。
具体的，所述步骤一中利用输入的行人数据对风格解耦网络进行训练，具体包括：
（1.1）将源域行人图像
Figure 881605DEST_PATH_IMAGE001
和目标域行人图像
Figure 69004DEST_PATH_IMAGE002
分别送入风格特征提取器SE，提取对应的风格特征
Figure 726381DEST_PATH_IMAGE003
；
（1.2）将源域行人图像
Figure 770560DEST_PATH_IMAGE001
和目标域行人图像
Figure 778968DEST_PATH_IMAGE002
分别送入内容特征提取器CE，提取对应的内容特征
Figure 504478DEST_PATH_IMAGE004
；
（1.3）将源域行人图像的风格特征
Figure 78679DEST_PATH_IMAGE005
和内容特征
Figure 488233DEST_PATH_IMAGE006
送入图像解码器Dec，生成重构的源域行人图像
Figure 983936DEST_PATH_IMAGE007
，将目标域行人图像的风格特征
Figure 247559DEST_PATH_IMAGE008
和内容特征
Figure 879528DEST_PATH_IMAGE009
送入图像解码器Dec，生成重构的目标域行人图像
Figure 734352DEST_PATH_IMAGE010
；
（1.4）将源域行人图像的风格特征
Figure 248510DEST_PATH_IMAGE005
和目标域行人图像的内容特征
Figure 581402DEST_PATH_IMAGE009
送入图像解码器Dec，生成目标域向源域风格迁移的图像
Figure 67878DEST_PATH_IMAGE011
，将目标域行人图像的风格特征
Figure 624761DEST_PATH_IMAGE008
和源域图像的内容特征
Figure 826548DEST_PATH_IMAGE006
送入图像解码器Dec，生成源域向目标域风格迁移的图像
Figure 963131DEST_PATH_IMAGE012
；
（1.5）将重构的源域行人图像
Figure 304114DEST_PATH_IMAGE007
、重构的目标域行人图像
Figure 235161DEST_PATH_IMAGE010
、目标域向源域风格迁移的图像
Figure 723911DEST_PATH_IMAGE011
、源域向目标域风格迁移的图像
Figure 398606DEST_PATH_IMAGE012
送入数据域判别器D判别其风格特征所对应的域类别进行分类。
所述数据域判别器D为一个二类分类器，依赖于输入数据所具有的风格特征来对输入数据所属的数据域进行分类判断，在保持内容特征不变的情况下，交换风格特征后生成的图像，通过让数据域判别器D正确判断所属域来约束风格特征提取器SE学习到具有域特性的信息，而内容特征提取器CE学习具有域不变性的信息。
所述步骤二中利用输入的行人数据进行内容迁移，具体包括：
（2.1）利用当前的内容特征提取器CE对目标域数据集进行聚类并分配聚类标签作为身份伪标签：
我们采用DBSCAN聚类算法对目标域数据进行聚类，因为该算法无需指定聚类类别数量，算法会根据数据分布自动设置合适的类别数量，聚类完成后，每张图片根据其所属的聚类分配对应的伪标签作为身份类别标签。
（2.2）随机选取一张源域数据行人图像
Figure 594095DEST_PATH_IMAGE001
和一张目标域数据行人图像
Figure 961623DEST_PATH_IMAGE002
，送入内容特征提取器CE，获得对应的内容特征
Figure 937669DEST_PATH_IMAGE013
，其对应的身份类别标签分别为
Figure 887826DEST_PATH_IMAGE014
；
（2.3）将两个内容特征
Figure 468980DEST_PATH_IMAGE015
以权重
Figure 538567DEST_PATH_IMAGE016
进行加权组合，获得新的合成样本特征
Figure 205172DEST_PATH_IMAGE017
，并对身份标签进行相同的加权组合，获得合成样本标签
Figure 956090DEST_PATH_IMAGE018
。
所述步骤三中，对内容特征提取器CE进行训练，具体包括：通过步骤一对风格解耦网络进行训练后，将其他模块的网络参数固定，仅调整内容特征提取器CE，利用步骤二获得三类数据：包含真实标签的源域数据，包含伪身份标签的目标域数据，以及包含合成标签的合成样本特征；再利用这三类数据和对应的标签对内容特征提取器CE进行训练，训练目标函数通过以下公式进行计算：
Figure 391751DEST_PATH_IMAGE019
，其中
Figure 897818DEST_PATH_IMAGE020
分别表示样本对应的身份类别标签和内容特征提取器CE针对该类别的概率预测值。
所述步骤四中，在训练完成后，将风格特征提取器SE，图像解码器Dec，数据域判别器D去除，仅保留内容特征提取器CE作为实际测试应用中的行人图像特征提取网络。

Claims (6)

1.基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：构建用于训练的数据风格解耦网络：所述用于训练的数据风格解耦网络包含由卷积神经网络构成的风格特征提取器SE和内容特征提取器CE，图像解码器Dec，数据域判别器D；网络构建后将源域和目标域行人数据送入数据风格解耦网络进行训练；
步骤二：利用源域和目标域数据进行内容迁移：在进行风格解耦后的内容特征空间内，首先对目标域数据特征进行聚类，根据所在聚类分配身份伪标签；其次利用源域数据样本特征和目标域数据样本特征进行加权组合，生成新的合成样本特征，并以相同的方式加权获得对应的合成样本标签；
步骤三：利用源域数据，目标域数据，合成样本特征以及对应的标签对内容特征提取器CE进行训练；
步骤四：训练完成后，仅保留内容特征提取器CE作为测试用特征提取网络。
2.如权利要求1所述的基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法，其特征在于，所述步骤一中利用输入的行人数据对风格解耦网络进行训练，具体包括：
（1.1）将源域行人图像
Figure 694027DEST_PATH_IMAGE001
和目标域行人图像
Figure 548851DEST_PATH_IMAGE002
分别送入风格特征提取器SE，提取对应的风格特征
Figure 266271DEST_PATH_IMAGE003
；
（1.2）将源域行人图像
Figure 599163DEST_PATH_IMAGE001
和目标域行人图像
Figure 351219DEST_PATH_IMAGE002
分别送入内容特征提取器CE，提取对应的内容特征
Figure 108435DEST_PATH_IMAGE004
；
（1.3）将源域行人图像的风格特征
Figure 313151DEST_PATH_IMAGE005
和内容特征
Figure 449734DEST_PATH_IMAGE006
送入图像解码器Dec，生成重构的源域行人图像
Figure 56296DEST_PATH_IMAGE007
，将目标域行人图像的风格特征
Figure 987343DEST_PATH_IMAGE008
和内容特征
Figure 679355DEST_PATH_IMAGE009
送入图像解码器Dec，生成重构的目标域行人图像
Figure 354050DEST_PATH_IMAGE010
；
（1.4）将源域行人图像的风格特征
Figure 815119DEST_PATH_IMAGE005
和目标域行人图像的内容特征
Figure 185576DEST_PATH_IMAGE009
送入图像解码器Dec，生成目标域向源域风格迁移的图像
Figure 99305DEST_PATH_IMAGE011
，将目标域行人图像的风格特征
Figure 312112DEST_PATH_IMAGE008
和源域图像的内容特征
Figure 893266DEST_PATH_IMAGE006
送入图像解码器Dec，生成源域向目标域风格迁移的图像
Figure 166115DEST_PATH_IMAGE012
；
（1.5）将重构的源域行人图像
Figure 691775DEST_PATH_IMAGE007
、重构的目标域行人图像
Figure 708272DEST_PATH_IMAGE010
、目标域向源域风格迁移的图像
Figure 143933DEST_PATH_IMAGE011
、源域向目标域风格迁移的图像
Figure 587684DEST_PATH_IMAGE012
送入数据域判别器D判别其风格特征所对应的域类别进行分类。
3.如权利要求2所述的基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法，其特征在于，所述数据域判别器D为一个二类分类器，通过输入数据所具有的风格特征来对输入数据所属的数据域进行分类判断，当保持内容特征不变时，交换风格特征后生成的图像，通过数据域判别器D正确判断所属域来约束风格特征提取器SE学习到具有域特性的信息，内容特征提取器CE学习具有域不变性的信息。
4.如权利要求1所述的基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法，其特征在于，所述步骤二中利用输入的行人数据进行内容迁移，具体包括：
（2.1）利用当前的内容特征提取器CE采用DBSCAN聚类算法对目标域数据进行聚类，对目标域数据集进行聚类并分配聚类标签作为身份伪标签；
（2.2）随机选取一张源域数据行人图像
Figure 473075DEST_PATH_IMAGE001
和一张目标域数据行人图像
Figure 293264DEST_PATH_IMAGE002
，送入内容特征提取器CE，获得对应的内容特征
Figure 583431DEST_PATH_IMAGE013
，其对应的身份类别标签分别为
Figure 463662DEST_PATH_IMAGE014
；
（2.3）将两个内容特征
Figure 573701DEST_PATH_IMAGE015
以权重
Figure 932001DEST_PATH_IMAGE016
进行加权组合，获得新的合成样本特征
Figure 342254DEST_PATH_IMAGE017
，并对身份标签进行相同的加权组合，获得合成样本标签
Figure 127807DEST_PATH_IMAGE018
。
5.如权利要求1所述的基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法，其特征在于，所述步骤三中，对内容特征提取器CE进行训练，具体包括：
通过步骤一对风格解耦网络进行训练后，将其他模块的网络参数固定，仅调整内容特征提取器CE，利用步骤二获得三类数据：包含真实标签的源域数据，包含伪身份标签的目标域数据，以及包含合成标签的合成样本特征；再利用所述三类数据和对应的标签对内容特征提取器CE进行训练，训练目标函数通过以下公式进行计算：
Figure 981932DEST_PATH_IMAGE019
，其中
Figure 143923DEST_PATH_IMAGE020
分别表示样本对应的身份类别标签和内容特征提取器CE针对该类别的概率预测值。
6.如权利要求1所述的基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法，其特征在于，所述步骤四中，在训练完成后，将风格特征提取器SE，图像解码器Dec，数据域判别器D去除，仅保留内容特征提取器CE作为实际测试应用中的行人图像特征提取网络。
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