今天偶然从 QQ 群里看到, 今年的全国人工智能大赛 (NAIC) 已经于昨天开始了. 我去年报名参加了第一届 NAIC 下的行人重识别赛项, 但名次不佳, 颇为遗憾. 今年的赛题保留了行人重识别, 不免跃跃欲试.
在这里不妨总结一下去年失利的原因: 以做人脸识别算法的方式来做行人重识别算法. 而实际上两者还是有不少区别的: 1) 人脸识别训练集的规模一般很大, 可以不用预训练模型, 而行人重识别训练集的规模往往很小, 基于预训练模型才能取得不错的效果; 2) 人脸图像一般是经过关键点对齐的, 行人图像则没有对齐且遮挡现象比较严重, 所以行人重识别算法常引入分块操作来减少 misalignment 的影响, 还常引入遮挡操作 (如 Random Erasing, Batch DropBlock 等) 来增加对遮挡的健壮性, 这两类操作在人脸识别中并不常见; 3) 人脸识别中常用的对 Softmax Loss 的改进损失函数 (如 ArcFace, CosFace 等) 在行人重识别中并不奏效, 至于原因知乎上可以搜索相关讨论.
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