自步对比学习（Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain Adaptive Object Re-ID）

自步对比学习（Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain Adaptive Object Re-ID）

简介

文章来源

目标重识别

上面的链接就有很好的介绍，主要怎么理解该问题。

个人理解：用简单的大白话来说，该任务的执行过程应该是对于某个目标先进行类似于确定的操作，再在譬如不同摄像机，场景下，再次将该目标识别出来。

领域自适应

知乎深度学习大讲堂

个人理解：动机是机器学习深度学习再使用训练样本训练模型之后，测试样本或者真实场景的样本可能与训练数据的分布差异较大，容易出现过拟合的现象，针对这种问题提出迁移学习。领域自适应就是迁移学习的一个重要方法，主要是利用信息丰富的源域样本来提升目标域模型的性能。

方法

设计了一个框架，由一个基于CNN的encoder$f_{\theta }$和一个混合记忆模块，关键创新是该网络是被源域类别，目标域聚类类别，目标域离群实例三者联合监督训练的，并且还能动态更新混合记忆模块去提供更加可靠的学习目标。

为了避免初始化被噪声聚类影响，该方法初始化过程使用的是更加可靠的聚类结果，因此提出了一个新的聚类评价标准去衡量聚类的质量。

3.1通过对比学习构造和升级混合记忆模块

这里假定目标域的训练样本都是无监督的$X^t$，采用3.2节的聚类策略进行聚类分组。源域的样本为$X^s$，带有标签。

目标域的伪标签数据为$X_c^t$，目标域的离群实例（也就是不属于任何聚类的样本）为$X_o^t$（$i.e.X^t=X_c^t\cup X_o^t$）。

3.1.1统一对比学习

给定一个一般特征向量$f=f_{\theta }(x),x\in X^s\cup X_c^t\cup X_o^t$，我们的统一对比loss为：
$${\mathcal{L}}_f=?log\frac{exp(?f,z^{+}?/\tau )}{{\sum }_{k=1}^{n^s}exp(?f,w_k?/\tau )+{\sum }_{t=1}^{n_c^t}exp(?f,c_k?/\tau )+{\sum }_{t=1}^{n_o^t}exp(?f,v_k?/\tau )}$$
$z^{+}$表示与$f$正相关的原型，$\tau$经验数值为0.05，<>为内积用来衡量相似度。$n^s$表示源域类别数，$n_c^t$表示目标域聚类数，$n_o^t$表示目标域离群实例的个数。根据$f$所属类别，$z^{+}$的值与之对应

3.1.2混合记忆模块

他这里的策略是每个epoch重新聚类得到更加可靠的聚类信息，因此每次聚类类别，离群值都在变化，相应的统一对比loss就要发生改变，因此loss的类原型是非参数化动态构造的？

记忆模块初始化：通过前向计算$f_{\theta }$得到提取的特征来初始化混合记忆模块，初始源域类中心可由每个类的平均特征向量得到，而初始的目标域实例特征 { v } \{v\} { v}是由$f$被直接编码的。然后目标域的聚类中心被每个类的平均向量初始化。

注意，这样通过前向计算初始化仅有一次，后面更新混合记忆模块都在训练中进行。

更新记忆模块：每次迭代，每个小batch中的被编码特征向量会参与记忆模块更新。

对于源域中的类中心 { w } \{w\} { w}，譬如第k个类中心就由minibatch中的属于k类的特征向量的均值向量更新：
$$w_k\leftarrow m^s{w}_k+(1?m^s)?\frac{1}{|{\mathcal{B}}_k|}\sum _{f_i^s\in {\mathcal{B}}_k}{f}_i^s$$
${\mathcal{B}}_k$表示属于在当前minibatch中源域第k类的特征集合，$m^s\in [0,1]$是动量参数，由经验设置为0.2

目标域的聚类中心不能被这样存储和更新，因为聚类的集合和离群值的集合是不断变化的。混合记忆模块缓存了所有目标域特征 { v } \{v\} { v}，每个minibatch中的编码特征向量$f_i^t$被用来更新与之对应的实例条目$v_i$：
$$v_i\leftarrow m^t{v}_i+(1?m^t)f_i^t$$
这里$m^t$按照经验设置0.2。然后再由新的$v_i$更新聚类中心。

3.2可靠聚类的自步学习

自步学习在每个epoch之前的重聚类步骤中，只有最可靠的聚类才会被保留，不可靠的类将会被打散重新归为离群值实例。

通过衡量聚类的独立性和紧性，提出一个可靠的评判标准。

**聚类的独立性：**一个可靠的类应该是与其他类和个例样本独立的。

用$\mathcal{I}(f_i^t)$表示属于同一类的堂样本$f_i^t$，用IOU分数来衡量聚类的独立性得分：
$${\mathcal{R}}_{indep}(f_i^t)=\frac{|\mathcal{I}(f_i^t)\cap {\mathcal{I}}_{losse}(f_i^t)|}{|\mathcal{I}(f_i^t)\cup {\mathcal{I}}_{losse}(f_i^t)|}$$
${\mathcal{I}}_{losse}(f_i^t)$表示聚类标准松散的时候包含的类集合。${\mathcal{R}}_{indep}$越大表示该类对于$f_i^t$越独立。在一个聚类中的样本应该有同样的独立分。

放宽聚类的标准也不会有样本被归到其他类里（对于一个聚类好的类来说）。

**聚类的紧性：**就是类内的样本之间有更短的距离。收紧聚类的标准也不会有样本被分到其他类里（对于一个聚类好的类来说）
$${\mathcal{R}}_{comp}(f_i^t)=\frac{|\mathcal{I}(f_i^t)\cap {\mathcal{I}}_{tight}(f_i^t)|}{|\mathcal{I}(f_i^t)\cup {\mathcal{I}}_{tight}(f_i^t)|}$$
${\mathcal{I}}_{losse}(f_i^t)$表示聚类标准收紧的时候包含的类集合。该值越大表示类内的样本间距更小

设置了$\alpha ,\beta \in [0,1]$为独立性和紧性的阈值，来确定可靠的聚类。保留${\mathcal{R}}_{indep}>\alpha ,{\mathcal{R}}_{comp}>\beta$的聚类结果，剩下的其他数据全部被当做不属于任何类的离群实例。

一些方法应用细节

每个epoch前重新聚类，聚类方法使用的是DBSCAN，基于密度聚类的方法。参考

伪码（也可以找西瓜书看看）：来源

聚类中的距离使用的是Jaccard距离。直接参照百度百科

后续实验

具体细节就可以看论文表格了，一些对比实验与消融实验。论文的附录里有算法的伪码还有一些实施细节等，对于帮助论文理解有较大的帮助。