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RA Loss: Relation-Aware Loss for Robust Person Re-identification 16th

RA Loss: Relation-Aware Loss for Robust Person Re-identific...

引用

16th Asian Conference on Computer Vision, ACCV 2022

作者： Wang, Kan Hu, Shuping Cheng, Jun Cheng, Jun Pang, Jianxin Tan, Huan Guangdong Provincial Key Laboratory of Robotics and Intelligent System Shenzhen Institute of Advanced Technology Chinese Academy of Sciences Shenzhen China Guangdong Provincial Key Laboratory of Robot Localization and Navigation Technology UBTech Robotics Corp Ltd. Shenzhen China Institute for Infocomm Research A*STAR Singapore Singapore

ISBN: (纸本)9783031262838

Previous relation-based losses in person re-identification (ReID) typically comprise two sequential steps: they firstly sample both positive pair and negative pair and then deploy constraints to simultaneously improve intra-identity compactness and inter-identity separability. However, existing relation-based losses usually place emphasis on exploring the relation between images and therefore consider only several pairs during each optimization. This inevitably leads to different convergence status for pairs of the same kind and brings about the intra-pair variance problem. Accordingly, we propose a novel Relation-Aware (RA) loss to address the intra-pair variance via exploring the informative relation across pairs. In brief, we introduce a macro-constraint and a micro-constraint. The macro-constraint encourages the separation of positive pair and negative pair via pushing far apart the two "centers" of the positive pair and the negative pair. The "center" of each kind of pair are obtained via averaging all the pairs of the same kind. The micro-constraint further enhances the compactness by minimizing the discrepancies among pairs of the same kind. The two constraints work cooperatively to relieve the intra-pair variance and improve the quality of pedestriansąŕ representation. Results of extensive experiments on three widely used ReID benchmarks, i.e., Market-1501, DukeMTMC-ReID and CUHK03, demonstrate that the RA loss brings improvements over existing relation-based losses. © 2023, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.

关键词： Deep learning

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