AAAI 2022 | InsCLR：一种利用自监督训练提升实例检索的方法

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作者：Zelu Deng  |  编辑：Amusi

InsCLR: Improving Instance Retrieval with Self-Supervision

论文：https://arxiv.org/abs/2112.01390

代码：https://github.com/zeludeng/insclr

实例检索是指给定一张包含某物体的图像（Query），然后从图像库（Index）中查找所有包含该物体的图像。目前实例检索任务常见的做法是，先利用有标注的数据结合分类损失，比如Arcface，进行训练，然后利用训练好的模型从图像中提取特征，利用特征计算相似性来得到与Query图像包含相同物体的Index图像。

本文的出发点是利用无标注的数据集进行训练，从而得到提取特征的模型。从整体来看，本文方法的核心是如何计算给定图像的正样本，其它的模块，比如w/o DA的Memory bank和Mini-batch selection，都旨在为挖掘正样本提供更加可靠的信息。从Ablation Study部分，Table 1中方法C和方法D的比较可以看出，挖掘的正样本可以极大地提升检索的效果，从65.2到73.1。

实验表明，在常见的Oxford和Paris数据集上，本文所提出的方法可以接近甚至超过部分有监督的方法，在GLDv2检索任务上，利用无标注的数据集，可以达到13.71的mAP@100，相应的ImageNet-pretrained和有监督训练的mAP@100分别为0.52和25.57。

所提方法

整个方法的流程如上图所示，包含如下四个步骤

1. 提取特征后更新对应的Memory bank。
2. Mini-batch selection。
3. Pseudo positive mining。
4. 计算损失更新参数。

接下来将分别介绍各部分的作用。

首先是未在图中画出的训练前的准备工作：对于数据集中的每张图像，利用ImageNet-pretrained的模型提取特征，计算它与数据集其它所有图像的相似性，然后排序，最后将前 张图像作为该图像的候选集。我们假定，某图像的正样本只存在于它的候选集中，候选集外的图像都被认为是该图像的负样本，候选集的作用有两部分：第一，它使得挖掘正样本的开销可接受，第二，它为模型提供了Hard negative。

进一步介绍前，首先介绍训练元组的概念，训练元组是由一张图像（Anchor）以及它所对应的候选集中前 张图像构成的，我们暂且假定这 张图像具有相同的标签。此外，训练元组也对应了一个候选集，它是由训练元组中所有图像的候选集合并得到的（会经过去重等操作），我们将这个候选集称为训练元组候选集。

每次训练，首先随机选择 个训练元组，不同的训练元组具有不同的标签，随后，如图中左上部分所示，这64张图像会有两个版本，经过数据增强的（w/ DA）和没有经过数据增强的（w/o DA），这两种版本的图像都会经过模型得到特征，然后更新相应的Memory bank，如图中步骤1所示。w/ DA的Memory bank，其用法和XBM一样，用于损失计算。而w/o DA的Memory bank，其作用是图像间的相似性计算，相似性在Mini-batch selection和Pseudo positive mining中，是判断某图像是否是正样本的重要指标。使用w/o DA的Memory bank而不是w/ DA的，原因在于数据增强具有随机性，以此得到的相似性是不可靠的，实验也表明（论文部分图4），如果使用w/ DA的Memory bank计算相似性，效果会非常差。

接下来，是对每个训练元组进行“过滤”，对应图中的步骤2 Mini-batch selection。从方法来说，Mini-batch selection是计算 张图像与Anchor图像的相似性，然后保留相似性大于阈值 的图像，相似性小于阈值 的图像作为Hard negative，注意经过Mini-batch selection后，训练元组候选集也要相应更新。从想法上来看，Mini-batch selection是出于对计算候选集的模型的不信任，随着训练的进行，模型也在不断地进化，因此相似性也会越来越可靠，从而利用此相似性更正正样本。附录的图6（如下）也证明了我们的观点：Mini-batch selection逐渐提升着训练元组内的Precision。

随后，是Pseudo positive mining的过程，对应图中的步骤3，该过程是利用“过滤”后的训练元组从训练元组候选集发掘正样本，它是一个迭代的过程。首先将查询集设置为“过滤”后的训练元组，然后计算查询集与候选集中每一张图像的得分，根据得分从候选集中挑选图像进入查询集。重复这个过程。在表2中（下图），我们比较了不同的得分计算方式和挑选策略，发现avg加topk 4x的效果最好。

最后是损失计算部分，这部分我们采用的是XBM中的方法。

实验效果

可以看到，在两个常见的实例检索数据集上，我们的方法已经超过了部分有监督的方法，而采用相同训练集的有监督方法R101 - GeM (GLDv2-clean)，在某些指标上我们也与之比较接近。

在GLDv2 retrieval task上，我们的方法也展现了不错的性能。

未来方向

本文的核心是正样本的挖掘，而由于GLDv2数据集本身的特性：同一类的物体存在尺度、视角等差异，导致类内差异很大，如下图：

因此，仅用池化后的特征计算相似性选取的正样本，可能并不会包含尺度或视角差异过大的图像，因此，可以考虑结合Spatial verification（SP）的信息。比如在训练前计算每张图像的候选集时，利用SP对每张图像的候选集进行“精排”，或者在Mini-batch selection和Pseudo positive mining时也参考SP的结果。

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