目录
（4）难样本采样三元组损失(Triplet loss with batch hard mining, TriHard loss)
（5）边界挖掘损失(Margin sample mining loss, MSML)
1、基于表征学习的ReID方法
基于表征学习(Representation learning)的方法是一类非常常用的行人重识别方法[1-4]。这主要得益于深度学习，尤其是卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)的快速发展。由于CNN可以自动从原始的图像数据中根据任务需求自动提取出表征特征(Representation)，所以有些研究者把行人重识别问题看做分类(Classification/Identification)问题或者验证(Verification)问题：（1）分类问题是指利用行人的ID或者属性等作为训练标签来训练模型；
（2）验证问题是指输入一对（两张）行人图片，让网络来学习这两张图片是否属于同一个行人。
论文[1]利用Classification/Identification loss和verification loss来训练网络，其网络示意图如下图所示。网络输入为若干对行人图片，包括分类子网络(Classification Subnet)和验证子网络(Verification Subnet)。分类子网络对图片进行ID预测，根据预测的ID来计算分类误差损失。验证子网络融合两张图片的特征，判断这两张图片是否属于同一个行人，该子网络实质上等于一个二分类网络。经过足够数据的训练，再次输入一张测试图片，网络将自动提取出一个特征，这个特征用于行人重识别任务。
但是也有论文认为光靠行人的ID信息不足以学习出一个泛化能力足够强的模型。在这些工作中，它们额外标注了行人图片的属性特征，例如性别、头发、衣着等属性。通过引入行人属性标签，模型不但要准确地预测出行人ID，还要预测出各项正确的行人属性，这大大增加了模型的泛化能力，多数论文也显示这种方法是有效的。下图是其中一个示例[2]，从图中可以看出，网络输出的特征不仅用于预测行人的ID信息，还用于预测各项行人属性。通过结合ID损失和属性损失能够提高网络的泛化能力。
如今依然有大量工作是基于表征学习，表征学习也成为了ReID领域的一个非常重要的baseline，并且表征学习的方法比较鲁棒，训练比较稳定，结果也比较容易复现。但是个人的实际经验感觉表征学习容易在数据集的domain上过拟合，并且当训练ID增加到一定程度的时候会显得比较乏力。
2、基于度量学习的ReID方法
度量学习(Metric learning)是广泛用于图像检索领域的一种方法。不同于表征学习，度量学习旨在通过网络学习出两张图片的相似度。在行人重识别问题上，具体为同一行人的不同图片相似度大于不同行人的不同图片。最后网络的损失函数使得相同行人图片（正样本对）的距离尽可能小，不同行人图片（负样本对）的距离尽可能大。常用的度量学习损失方法有对比损失(Contrastive loss)[5]、三元组损失(Triplet loss)[6-8]、 四元组损失(Quadruplet loss)[9]、难样本采样三元组损失(Triplet hard loss with batch hard mining, TriHard loss)[10]、边界挖掘损失(Margin sample mining loss, MSML)[11]。首先，假如有两张输入图片
标签：loss,样本,损失,三元组,深度,识别,行人,图片 From： https://blog.csdn.net/lbr15660656263/article/details/140362458