与传统意义上的风格迁移不同，用于Re-ID的风格迁移更像是对一组图库统一风格的描述。之前已经有如DiscoGAN和CycleGAN的工作，这篇论文在二者的基础上更进一步，结合了二者的优点，使得该模型能生成稳定的相机风格化图片，从而实现数据增强的目的。
1.motivation
行人再识别（Re-ID）是给定一组目标人物，从多摄像头的数据库中查找目标的任务。但是不同摄像头得到的数据受时间，光照，天气等影响，会产生较大的差异，为目标查询带来困难。对于该问题，我们可以将不同相机得到的图像视为不同的风格，从而引入了风格迁移领域的GAN方法。
但是之前的CycleGAN生成的图像存在图像伪影，噪声以及对于不同风格要分别匹配的问题，文章提出了一种均一化风格的方法，即通过UnityGAN生成具有统一相机风格的图像。
与cycle每种相机风格都单独进行风格化不同，unity将所有相机风格迁移到了相近的区域，即所谓的unitystyle
使用UnityGAN之后，原本和query图像风格不一样的gallery图片变成了和query一样相机风格的图片
2.model
与CycleGAN类似，对于两个图片域X,Y模型要分别得到两个映射G和F分别实现从X–>Y和从Y–>X的图片映射关系。其中X和Y可以认为是不同相机中不同风格的图像库。
2.1 UnityGAN
其中UnityGAN在CycleGAN的基础上增加了IBN模块以及self-attention模块，同时增加了级联操作。都是为了保证转换后原图像特征的有效性以及获取一致性的风格。2.2 IBN-NET
IBN-NET包括Instance Normalization （实例正则化）和Batch Normalization （批正则化）
在特征抽取的过程中，浅层特征主要体现图像的色彩等风格信息，深层特征则是更多的细节和形状信息。浅层的IN可以提升模型对不同风格的鲁棒性。（在CHEN TQ的通过style patch实现任意风格转换的文章中有验证）BN则会使模型对于图像内容特征更敏感。再加上残差块的级联操作（不知道是直接加还是进行点积等操作）使得源图像的内容信息更多被保留下来。2.3 style attention
多个来自不同相机的图片输入到UnityGAN中，在训练阶段，从IBN层提取特征，进行style attention的操作，并以此做为损失函数的一部分，保证风格的一致性。训练时，所有图片都输入，而生成器则为输入图像生成具有Unity Style的对应图像。2.4 loss function
损失函数包括四部分：标准GAN损失，特征匹配损失，标识映射损失，循环重构损失。其中循环重构损失又包括两部分：L1 loss
和Lss loss其中标识映射损失
SLN是损失标准化，对于style attention module，其损失形式如下
最终损失函数的形式如下
c是相机数量，i是第i种相机风格
w_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjE5NzYwMQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70)
上图是有无style attention module的区别，可以发现前者转换后的风格仍不能统一2.5 Deep Re-ID Model
目前已经有许多优秀的深度Re-ID模型，如IDE, PCB和 st-ReID 。本文中的方法是基于IDE的。
将原模型中的分类层改为两个相邻的全连接层（why？）。在测试阶段，使用Resnet输出的2048维特征进行评估，计算mAP(平均精度均值)和top-K.(mAP:多个类别目标检测中，每个类别都可以根据recall（召回率）和percision（准确率）绘制一条曲线。AP就是该曲线下的面积，mAP意思是对每一类的AP再求平均。)
3.Training
我们将训练集真实图像对应的unitystyle图像作为增强数据集，在训练过程中使用。增强数据集作为输入，大小固定为256*128.随机抽取了N张真实图像和N张UnityStyle图像。由此得到一个损失函数
L是标签的数量，p(L)是x标签被预测为L的概率，q(l)为ground-truth分布
因此可以将上边两个损失简化
其中Pr是第i个真实图像被正确预测的概率，Pu是unity图像被正确预测的概率。
4.Test
测试时，分为查询库和图库，使用unityGAN将两个数据库均转化为unityStyle。在查询时，使用已经转化为unityStyle的查询库作为输入，在图库中进行匹配。
5.结果
上图为搭配不同深度Re-ID模型在不同数据库上的表现，可以发现mAP和top-K精度都得到了显著提高。
上图为消融实验，可以看到unityStyle在加上RE(re-ranking)操作，使得准确率得到了再度提升
6.总结
本文在cycleGAN基础上畸形了改进和提升，使用unityStyle统一所有相机得到照片的风格，从而实现提升Re-ID准确率。并且通过该模型得到的怎强图片无需单独处理，可以与原数据集一起进行处理。
7.问题
1.对于输入需要规定图片大小，这是否时必须的？
2.消融实验中，基于IDE的unityStyle增强的Re-ID结果为何与前边不一样？
3.风格的迁移是否必须用GAN网络？普通的非pix2pix的风格迁移方法是否有效？
4.在运算时间上哪个模型更有优势？
