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Introduction
本文主要的考虑是：目前所有re-id的方法，不管是不是基于CNN的，第一步都是将图像resize到统一大小然后再来提取特征。这种做法会模糊掉图像在不同尺度上的显著性特征，因此作者认为这样的方法不是最优的，本文提出了一种在多尺度上提取特征并且共同学习的方法，称之为DPFL（Deep Pyramidal Feature Learning）。
Approach
网络机构如下图所示：
- Single Scale Feature Learning
作者使用的主网络是42层的Inception-V3，每个scale上都是用同样的网络结构进行softmax分类，得到每个scale上输入图像的分类概率
- Multi-Scale Consensus Learning
提取主网络最后一层卷积层的特征
- Feature Regularisation by Consensus Propagation
用融合之后的分类概率给每个scale的loss加上一个正则项
其中
Discussion
DPFL与Knowledge Distillation (KD)的不同的点在于：
目标性：KD的目标是模型压缩，通过将一个学习得很好的很大的teacher模型转化为一个小的student模型。DPFL的共同学习是为了获得不同scale上图像的判别性描述。
动态性：KD需要一个预先训练好的teacher模型。DPFL则是用所有scale的输出生成teacher，然后用这个teacher约束每个scale的学习，是一个动态的过程。
Model Optimisation
从上面的学习过程可以看出这个网络的学习过程是有一定顺序的，作者给出的算法如下图所示：
总的来说就是 前向时先每个分支学习，然后每个分支上加上正则项；反向时先每个分支更新梯度，然后融合的分支更新梯度。
Experiment
- Evaluation on Market-1501
- Generalisation to Different CNN Models
点评：本文的做法很新颖，虽然主要考虑的是scale因素，但是如果用在parts上的话感觉会更合适，下去尝试下。