Towards unsupervised person re-identification
Vers la ré-identification de personnes non-supervisée
Résumé
As a core component of intelligent video surveillance systems, person re-identification (ReID) targets at retrieving a person of interest across non-overlapping cameras. Despite significant improvements in supervised ReID, cumbersome annotation process makes it less scalable in real-world deployments. Moreover, as appearance representations can be affected by noisy factors, such as illumination level and camera properties, between different domains, person ReID models suffer a large performance drop in the presence of domain gaps. We are particularly interested in designing algorithms that can adapt a person ReID model to a target domain without human supervision. In such context, we mainly focus on designing unsupervised domain adaptation and unsupervised representation learning methods for person ReID.In this thesis, we first explore how to build robust representations by combining both global and local features under the supervised condition. Then, towards an unsupervised domain adaptive ReID system, we propose three unsupervised methods for person ReID, including 1) teacher-student knowledge distillation with asymmetric network structures for feature diversity encouragement, 2) joint generative and contrastive learning framework that generates augmented views with a generative adversarial network for contrastive learning, and 3) exploring inter-instance relations and designing relation-aware loss functions for better contrastive learning based person ReID.Our methods have been extensively evaluated on main-stream ReID datasets, such as Market-1501, DukeMTMC-reID and MSMT17. The proposed methods significantly outperform previous methods on the ReID datasets, significantly pushing person ReID to real-world deployments.
En tant que composant central des systèmes de vidéo-surveillance intelligents, la ré-identification de personnes (ReID) vise à rechercher une personne d'intérêt à travers des caméras qui ne se chevauchent pas. Malgré des améliorations significatives de la ReID supervisée, le processus d'annotation encombrant le rend moins évolutif dans les déploiements réels. De plus, comme les représentations d'apparence peuvent être affectées par des facteurs bruyants, tels que le niveau d'éclairage et les propriétés de la caméra, entre différents domaines, les modèles ReID de personnes subissent une baisse de performances importante en présence d'écarts de domaine. Nous sommes particulièrement intéressés par la conception d'algorithmes capables d'adapter un modèle ReID de personnes à un domaine cible sans supervision humaine. Dans un tel contexte, nous nous concentrons principalement sur la conception de méthodes d'adaptation de domaine non-supervisée et d'apprentissage de représentation non-supervisée pour le ReID de personnes.Dans cette thèse, nous explorons d'abord comment construire des représentations robustes en combinant à la fois des caractéristiques globales et locales sous la condition supervisée. Ensuite, vers un système ReID adaptatif au domaine non-supervisé, nous proposons trois méthodes non-supervisées pour la ReID de personnes, notamment 1) la distillation des connaissances enseignant-étudiant avec des structures de réseau asymétriques pour encourager la diversité des caractéristiques, 2) un cadre d'apprentissage conjoint génératif et contrastif qui génère des vues augmentées avec un réseau génératif pour l'apprentissage contrastif, et 3) explorer les relations inter-instances et concevoir des fonctions de perte conscientes des relations pour une meilleure ReID de personnes basée sur l'apprentissage contrastif.Nos méthodes ont été largement évaluées sur des benchmarks de ReID, tels que Market-1501, DukeMTMC-reID et MSMT17. Les méthodes proposées surpassent considérablement les méthodes précédentes sur les benchmarks de ReID, poussant considérablement la ReID de personnes vers des déploiements dans le monde réel.
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