CN114120367B - 元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别方法及系统 - Google Patents

元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于图像识别处理技术领域，公开一种元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别方法及系统，使用基于度量的元学习方式对行人重识别问题进行建模，同时引入改进的圆损失进行度量学习，实现了样本相似性自适应加权优化的目的。本发明在基于度量的元学习框架下，对行人重识别任务进行建模；通过引入圆损失并对其进行改进，以适应元度量学习的学习方式，对查询集和支持集之间的相似性分数进行自适应加权，改善样本的相似性优化性能，从而提升模型的训练效果。

Description

元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别方法及系统
技术领域
本发明属于图像识别处理技术领域，尤其涉及一种元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别方法及系统。
背景技术
一般的行人重识别流程以及基于度量学习的行人重识别流程如下：假设训练数据集为
Figure BDA0003380625770000011
测试集为Te。其中，/>
Figure BDA0003380625770000012
表示输入图像，h、w、c分别表示图像的高、宽、通道数，/>
Figure BDA0003380625770000013
表示该图像对应的行人ID，N表示训练集中的样本总数。不同于一般的图像分类问题，行人重识别所用的训练集和测试集的行人ID(即样本类别编号)并不相交，因此是一种开放集测试问题，这样更符合现实场景中的应用。
一般的行人重识别流程如图1所示，首先设计合理的网络结构，并在训练数据集上使用批次数据训练模型，然后将训练后的模型作为特征提取器，在测试集上进行图像检索测试。这里，若仅关注训练集上的训练过程，该过程与标准的图像分类模型训练过程一致，但在应用中仅使用网络的特征提取部分。
假设所用卷积神经网络为函数f，对于输入样本xi，经过卷积特征提取，得到输出值为
Figure BDA0003380625770000014
其中，/>
Figure BDA0003380625770000015
表示对应类别的输出分数，N表示输出层的类别数。使用目标函数如下：
Figure BDA0003380625770000016
其中，mbs表示输入样本的批次大小，θ表示模型待学习的参数，λ表示正则化项的系数。loss函数表示输入样本的预测值与真实值之间的损失度量函数，例如，采用图像分类问题经常使用的交叉熵损失函数，如下：
Figure BDA0003380625770000017
反向传播中，利用Adam等优化方法更新网络参数，直到网络收敛为止。
现有度量学习损失函数有多种，例如对比损失、三元组损失、N对损失等，这些方法及其改进版在一定程度上促进了基于度量学习的行人重识别技术发展，但仍然难以有效解决所训练的模型泛化性不佳的问题，导致模型在训练集上拟合的效果较好，但在测试集上的性能下降较大，从而影响行人识别效果的问题。
发明内容
本发明针对现有行人重识别方法泛化效果不佳的问题，提出一种元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别方法及系统，使用基于度量的元学习方式对行人重识别问题进行建模，同时引入改进的圆损失进行度量学习，实现了样本相似性自适应加权优化的目的。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明一方面提出一种元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别方法，包括：在基于度量的元学习框架下，对行人重识别任务进行建模，并基于构建的模型进行行人重识别；通过引入圆损失并对其进行改进，以适应元度量学习的学习方式；对查询集和支持集的样本之间的相似性分数进行自适应加权，以改善样本的相似性优化性能。
进一步地，包括：
步骤1：将待行人重识别的任务图像分解成多个子任务图像，将子任务图像划分为支持集和查询集；
步骤2：将支持集和查询集中的样本投影到度量空间中；
步骤3：在度量空间中通过交叉熵损失函数计算查询集与支持集样本之间的距离损失；
步骤4：使用改进的圆损失函数，对每个查询样本和支持样本之间的相似性分数进行自适应加权；
步骤5：通过步骤1-步骤4的方式对每个子任务图像进行训练，得到基于元度量学习的行人重识别模型；
步骤6：基于训练好的行人重识别模型进行行人重识别。
进一步地，所述步骤4中改进的圆损失函数为：
Figure BDA0003380625770000021
Figure BDA0003380625770000022
Figure BDA0003380625770000023
Figure BDA0003380625770000024
Figure BDA0003380625770000031
其中lossCircle表示改进的圆损失函数；γ表示比例因子；querym′表示查询集样本；
Figure BDA0003380625770000032
表示与querym′同一类别的第i个支持集样本，1≤i≤K；K表示支持集中与querym′为同一类别的样本数；/>
Figure BDA0003380625770000033
表示与querym′同一类别的第i个支持集样本与querym′的相似性分数；/>
Figure BDA0003380625770000034
表示与querym′不同类别的第j个支持集样本，1≤j≤L；L表示支持集中与querym′不同类别的样本数；m′表示查询集样本的类别；m表示支持集样本的类别；f(querym′)表示querym′对应的特征向量；/>
Figure BDA0003380625770000035
表示/>
Figure BDA0003380625770000036
对应的特征向量；/>
Figure BDA0003380625770000037
和
Figure BDA0003380625770000038
表示相似性分数的自适应加权因子；[·]+表示取正损失，用于保证/>
Figure BDA0003380625770000039
和/>
Figure BDA00033806257700000310
均为非负值；mr表示相似性分数之间的间隔，用以更好地分隔样本之间的相似性分数；D(.)表示度量空间中的距离；Δn和Δp分别表示类间和类内的相似性分数间隔；Op和On分别为/>
Figure BDA00033806257700000311
和/>
Figure BDA00033806257700000312
的最优值。
本发明另一方面提出一种元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别系统，该系统用于在基于度量的元学习框架下，对行人重识别任务进行建模，并基于构建的模型进行行人重识别；通过引入圆损失并对其进行改进，以适应元度量学习的学习方式；对查询集和支持集的样本之间的相似性分数进行自适应加权，以改善样本的相似性优化性能。
进一步地，包括：
任务图像分解模块，用于将待行人重识别的任务图像分解成多个子任务图像，将子任务图像划分为支持集和查询集；
样本投影模块，用于将支持集和查询集中的样本投影到度量空间中；
距离损失计算模块，用于在度量空间中通过交叉熵损失函数计算查询集与支持集样本之间的距离损失；
自适应加权模块，用于使用改进的圆损失函数，对每个查询样本和支持样本之间的相似性分数进行自适应加权；
模型训练模块，用于通过任务图像分解模块、样本投影模块、距离损失计算模块、自适应加权模块的方式对每个子任务图像进行训练，得到基于元度量学习的行人重识别模型；
行人重识别模块，用于基于训练好的行人重识别模型进行行人重识别。
进一步地，所述自适应加权模块中改进的圆损失函数为：
Figure BDA0003380625770000041
Figure BDA0003380625770000042
Figure BDA0003380625770000043
Figure BDA0003380625770000044
Figure BDA0003380625770000045
其中lossCircle表示改进的圆损失函数；γ表示比例因子；querym′表示查询集样本；
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表示与querym′同一类别的第i个支持集样本与querym′的相似性分数；/>
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Figure BDA00033806257700000416
的最优值。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果：
本发明提出了一种元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别方法及系统，在基于度量的元学习框架下，对行人重识别任务进行建模。通过引入圆损失函数并对其进行改进，以适应元度量学习的学习方式，对查询集和支持集之间的相似性分数进行自适应加权，改善样本的相似性优化性能，从而提升模型的训练效果。
附图说明
图1为一般的行人重识别流程示意图；
图2为本发明实施例一种元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体的实施例对本发明做进一步的解释说明：
本发明一方面提出一种元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别方法，包括：在基于度量的元学习框架下，对行人重识别任务进行建模，并基于构建的模型进行行人重识别；通过引入圆损失并对其进行改进，以适应元度量学习的学习方式；对查询集和支持集的样本之间的相似性分数进行自适应加权，以改善样本的相似性优化性能。
进一步地，一种元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别方法，包括：
步骤1：将待行人重识别的任务图像分解成多个子任务图像，将子任务图像划分为支持集和查询集；
步骤2：将支持集和查询集中的样本投影到度量空间中；
步骤3：在度量空间中通过交叉熵损失函数计算查询集与支持集样本之间的距离损失；
步骤4：使用改进的圆损失函数，对每个查询样本和支持样本之间的相似性分数进行自适应加权；
步骤5：通过步骤1-步骤4的方式对每个子任务图像进行训练，得到基于元度量学习的行人重识别模型；
步骤6：基于训练好的行人重识别模型进行行人重识别。
具体地，如图2所示，元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别包括：将总任务T分解成多个子任务Tk(k＝1,2,…,K)，每个子任务均采样于总任务T的(图像)数据分布p(T)。假设整个(图像)数据集含有N个类别，每个子任务所用的训练样本包括M(M<N)个类别，它们从整个数据集的N个类别中采样得到，称为一个episode(批次)。对于子任务的训练样本，将其分成支持集S和查询集Q。其中，支持集为：
Figure BDA0003380625770000061
查询集为：
Q＝{query1,query2,…,queryM} (5)
其中，上标m(m＝1,2,…,M)表示样本对应的类别标记，下标i表示每个类别的样本编号。
Figure BDA0003380625770000062
表示支持集样本中类别m对应的样本个数。/>
Figure BDA0003380625770000063
表示支持集类别m中的第i个样本，querym表示查询集类别m中的样本。为简便起见，设置支持集中每个类别样本个数相同，即/>
Figure BDA0003380625770000064
将每个episode作为元学习的一个子任务，在每个子任务中，将查询集-支持集样本投影到度量空间中，计算查询集-支持集样本之间的距离损失，然后反向传播更新参数。按照元学习的方式，每个子任务中类似于一个批次，所有子任务的最终优化目标为模型参数θ：
Figure BDA0003380625770000065
其中，Lossk表示第k个子任务对应的损失。所有子任务接续进行，因此可实现从任务中学习的目的。
对于模型的损失函数，本发明将交叉熵损失和改进的圆损失相结合，前者用于约束分类结果的正确性，后者用于约束查询集-支持集样本在度量空间中的相似性。
使用交叉熵损失的目的是利用行人图像的标签实现类级别的学习，例如将第i个输入样本xi对应的特征向量f(xi)输入到分类层中，得到将其分类为第j个类别的Softmax分数，如下：
Figure BDA0003380625770000066
其中，W和b分别表示分类层的权重矩阵和偏置向量。上述得到归一化的输出结果为
Figure BDA0003380625770000067
n表示输出层类别数。对于该输出向量，使用交叉熵损失函数如下：
Figure BDA0003380625770000068
上式中，mbs表示批次样本数量，n表示输出层类别数。为简便起见，上式省略了模型参数的正则化项。
行人图像检索过程中使用特征向量计算度量空间中的距离并排序。因此，仅仅使用交叉熵损失只能保证分类正确，无法保证特征向量在度量空间中的距离较近。为了进一步提升检索效果，本发明引入改进的圆损失函数，约束度量空间的特征向量，对每个查询样本和支持样本之间的相似性分数进行自适应加权。
对于查询集样本querym′，假设支持集中与其为同一类别的样本有K个，其中第i(1≤i≤K)个样本与其相似性分数为：
Figure BDA0003380625770000071
设支持集中与其不同类别的样本有L个，其中第j(1≤j≤L)个样本与其相似性分数为：
Figure BDA0003380625770000072
按照上述相似性分数定义，得到相似性分数集合
Figure BDA0003380625770000073
和
Figure BDA0003380625770000074
对应的圆损失函数如下：
Figure BDA0003380625770000075
其中，Δn和Δp分别表示类间和类内的相似性分数间隔，γ表示比例因子，
Figure BDA0003380625770000076
和
Figure BDA0003380625770000077
作为相似性分数的自适应加权因子，定义如下：/>
Figure BDA0003380625770000078
上式中，Op和On分别为
Figure BDA0003380625770000079
和/>
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的最优值。[·]+表示取正损失，用于保证/>
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和/>
Figure BDA00033806257700000712
均为非负值。一般地，可设置Op和On的取值如下：
Figure BDA00033806257700000713
其中，mr表示相似性分数之间的间隔，用以更好地分隔样本之间的相似性分数。例如，要求
Figure BDA00033806257700000714
总的损失函数由交叉熵损失和改进的圆损失组成，定义如下：
Loss＝lossCE+λ·lossCircle (13)
其中，λ为两部分损失间的调和参数。当λ＝0时，仅含有交叉熵损失，此时同样可以训练模型，与一般的行人重识别流程相同。后一项主要用于约束样本在度量空间中的距离。
为了更清晰地描述基于元度量学习的行人重识别模型的训练过程，本节以算法的形式对其进行展开描述。该算法的输入为逐个子任务对应的episode数据，episode的数据构成由参数控制，输出为训练后的模型。在训练时，按照元度量学习从任务中学习的模式，不断从训练集中采样一个个子任务，每个子任务对应的episode数据均由查询集和支持集组成，在子任务内部以查询集-支持集的方式模拟检索学习。同时，结合难样本挖掘策略，即选取同类样本中距离最大的样本、异类样本中距离最小的样本，以此计算每个子任务的损失函数值并更新参数。其中，子任务的数量可根据数据集的大小确定。
Figure BDA0003380625770000081
在上述实施例的基础上，本发明还提出一种元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别系统，该系统用于在基于度量的元学习框架下，对行人重识别任务进行建模，并基于构建的模型进行行人重识别；通过引入圆损失并对其进行改进，以适应元度量学习的学习方式；对查询集和支持集的样本之间的相似性分数进行自适应加权，以改善样本的相似性优化性能。
进一步地，一种元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别系统，包括：
任务图像分解模块，用于将待行人重识别的任务图像分解成多个子任务图像，将子任务图像划分为支持集和查询集；
样本投影模块，用于将支持集和查询集中的样本投影到度量空间中；
距离损失计算模块，用于在度量空间中通过交叉熵损失函数计算查询集与支持集样本之间的距离损失；
自适应加权模块，用于使用改进的圆损失函数，对每个查询样本和支持样本之间的相似性分数进行自适应加权；
模型训练模块，用于通过任务图像分解模块、样本投影模块、距离损失计算模块、自适应加权模块的方式对每个子任务图像进行训练，得到基于元度量学习的行人重识别模型；
行人重识别模块，用于基于训练好的行人重识别模型进行行人重识别。
进一步地，所述自适应加权模块中改进的圆损失函数为：
Figure BDA0003380625770000091
Figure BDA0003380625770000092
Figure BDA0003380625770000093
Figure BDA0003380625770000094
Figure BDA0003380625770000095
其中lossCircle表示改进的圆损失函数；γ表示比例因子；querym′表示查询集样本；
Figure BDA0003380625770000096
表示与querym′同一类别的第i个支持集样本，1≤i≤K；K表示支持集中与querym′为同一类别的样本数；/>
Figure BDA0003380625770000097
表示与querym′同一类别的第i个支持集样本与querym′的相似性分数；/>
Figure BDA0003380625770000098
表示与querym′不同类别的第j个支持集样本，1≤j≤L；L表示支持集中与querym′不同类别的样本数；m′表示查询集样本的类别；m表示支持集样本的类别；f(querym′)表示querym′对应的特征向量；/>
Figure BDA0003380625770000099
表示/>
Figure BDA00033806257700000910
对应的特征向量；/>
Figure BDA00033806257700000911
和
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表示相似性分数的自适应加权因子；[·]+表示取正损失，用于保证/>
Figure BDA00033806257700000913
和/>
Figure BDA00033806257700000914
均为非负值；mr表示相似性分数之间的间隔，用以更好地分隔样本之间的相似性分数；D(.)表示度量空间中的距离；Δn和Δp分别表示类间和类内的相似性分数间隔；Op和On分别为/>
Figure BDA0003380625770000101
和/>
Figure BDA0003380625770000102
的最优值。
综上，本发明提出了一种元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别方法及系统，在基于度量的元学习框架下，对行人重识别任务进行建模。通过引入圆损失函数并对其进行改进，以适应元度量学习的学习方式，对查询集和支持集之间的相似性分数进行自适应加权，改善样本的相似性优化性能，从而提升模型的训练效果。
以上所示仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别方法，其特征在于，包括：在基于度量的元学习框架下，对行人重识别任务进行建模，并基于构建的模型进行行人重识别；通过引入圆损失函数并对其进行改进，以适应元度量学习的学习方式；对查询集和支持集的样本之间的相似性分数进行自适应加权，以改善样本的相似性优化性能；
按照以下方式对圆损失函数进行改进：
Figure FDA0004072208560000011
Figure FDA0004072208560000012
Figure FDA0004072208560000013
Figure FDA0004072208560000014
Figure FDA0004072208560000015
Op＝1+mr
On＝-mr
其中lossCircle表示改进的圆损失函数；γ表示比例因子；querym′表示查询集样本；
Figure FDA0004072208560000016
表示与querym′同一类别的第i个支持集样本，1≤i≤K；K表示支持集中与querym′为同一类别的样本数；/>
Figure FDA0004072208560000017
表示与querym′同一类别的第i个支持集样本与querym′的相似性分数；/>
Figure FDA0004072208560000018
表示与querym′不同类别的第j个支持集样本，1≤j≤L；L表示支持集中与querym′不同类别的样本数；m′表示查询集样本的类别；m表示支持集样本的类别；f(querym′)表示querym′对应的特征向量；/>
Figure FDA0004072208560000019
表示/>
Figure FDA00040722085600000110
对应的特征向量；/>
Figure FDA00040722085600000111
和
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Figure FDA00040722085600000113
和/>
Figure FDA00040722085600000114
均为非负值；mr表示相似性分数之间的间隔，用以更好地分隔样本之间的相似性分数；D(.)表示度量空间中的距离；Δn和Δp分别表示类间和类内的相似性分数间隔；Op和On分别为/>
Figure FDA00040722085600000115
和/>
Figure FDA00040722085600000116
的最优值。
2.根据权利要求1所述的元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别方法，其特征在于，包括：
步骤1：将待行人重识别的任务图像分解成多个子任务图像，将子任务图像划分为支持集和查询集；
步骤2：将支持集和查询集中的样本投影到度量空间中；
步骤3：在度量空间中通过交叉熵损失函数计算查询集与支持集样本之间的距离损失；
步骤4：使用改进的圆损失函数，对每个查询样本和支持样本之间的相似性分数进行自适应加权；
步骤5：通过步骤1-步骤4的方式对每个子任务图像进行训练，得到基于元度量学习的行人重识别模型；
步骤6：基于训练好的行人重识别模型进行行人重识别。
3.一种元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别系统，其特征在于，该系统用于在基于度量的元学习框架下，对行人重识别任务进行建模，并基于构建的模型进行行人重识别；通过引入圆损失函数并对其进行改进，以适应元度量学习的学习方式；对查询集和支持集的样本之间的相似性分数进行自适应加权，以改善样本的相似性优化性能；
按照以下方式对圆损失函数进行改进：
Figure FDA0004072208560000021
Figure FDA0004072208560000022
Figure FDA0004072208560000023
Figure FDA0004072208560000024
Figure FDA0004072208560000025
Op＝1+mr
On＝-mr
其中lossCircle表示改进的圆损失函数；γ表示比例因子；querym′表示查询集样本；
Figure FDA0004072208560000026
表示与querym′同一类别的第i个支持集样本，1≤i≤K；K表示支持集中与querym′为同一类别的样本数；/>
Figure FDA0004072208560000027
表示与querym′同一类别的第i个支持集样本与querym′的相似性分数；/>
Figure FDA0004072208560000028
表示与querym′不同类别的第j个支持集样本，1≤j≤L；L表示支持集中与querym′不同类别的样本数；m′表示查询集样本的类别；m表示支持集样本的类别；f(querym′)表示querym′对应的特征向量；/>
Figure FDA0004072208560000031
表示/>
Figure FDA0004072208560000032
对应的特征向量；/>
Figure FDA0004072208560000033
和
Figure FDA0004072208560000034
表示相似性分数的自适应加权因子；[·]+表示取正损失，用于保证/>
Figure FDA0004072208560000035
和/>
Figure FDA0004072208560000036
均为非负值；mr表示相似性分数之间的间隔，用以更好地分隔样本之间的相似性分数；D(.)表示度量空间中的距离；Δn和Δp分别表示类间和类内的相似性分数间隔；Op和On分别为/>
Figure FDA0004072208560000037
和/>
Figure FDA0004072208560000038
的最优值。
4.根据权利要求3所述的元学习框架下基于圆损失度量的行人重识别系统，其特征在于，包括：
任务图像分解模块，用于将待行人重识别的任务图像分解成多个子任务图像，将子任务图像划分为支持集和查询集；
样本投影模块，用于将支持集和查询集中的样本投影到度量空间中；
距离损失计算模块，用于在度量空间中通过交叉熵损失函数计算查询集与支持集样本之间的距离损失；
自适应加权模块，用于使用改进的圆损失函数，对每个查询样本和支持样本之间的相似性分数进行自适应加权；
模型训练模块，用于通过任务图像分解模块、样本投影模块、距离损失计算模块、自适应加权模块的方式对每个子任务图像进行训练，得到基于元度量学习的行人重识别模型；
行人重识别模块，用于基于训练好的行人重识别模型进行行人重识别。
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