Introduction
作者把Vision Transformer (ViT) 应用到目标重识别任务上。ViT在图像分类任务上首次得到应用，它将图像切割成若干小块，每个小块拉成序列，输入到transformer中。在ReID任务中，空间的对齐对于特征学习而言非常重要，因此把transformer应用到ReID中需要考虑到空间的对齐。在此论文中，作者把ViT作为backbone提取特征，并对ReID任务进行调整适配，提出一个名为ViT-BoT的Baseline。(BoT指的是Bag of Tricks)
图像往往包含了众多非视觉信息，即视角、相机风格等，基于CNN的方法需要设计特定的网络结构才能提取出这些非视觉信息，比如针对相机风格设计Camera-based Batch Normalization (CBN)，针对视角问题设计Viewpoint-Aware Network (VANet)。为了处理这些非视觉信息(side information)，作者在transformer中通过向量投影进行编码，该模块命名为Side Information Embedding (SIE).
为了更好地训练ViT-BoT，作者在最后一层设计了Jigsaw branch，与标准的全局分支并列。虽然全局分支可以对全局的特征编码，但只有少数有判别力的patch作主要贡献。因此，在Jigsaw branch中，设计了jigsaw patch module (JPM)，小patch在JPM中打乱重组成更大的patch。这样操作有两个原因：1) 重组patch使得模型适应扰动；2) 新构建的patch依然包含全局的信息。
通过结合SIE和JPM模块，作者提出了最终的模型框架TransReID。
Methodology
ViT-BoT
1) Overlapping Patches：
首先将图像划分成边长为 P 的patch，假设图像为 HxW 尺寸，patch划分窗口的间隔为 S，则patch数量为：
。
2) Position Embedding：
ViT在ImageNet上的预训练模型会加载到网络中，但位置投影的预训练参数不加载，因为不同任务的图像像素不一样，位置信息并不通用。
3) Feature Learning：
最后一层encoder layer输出的class token为全局特征向量
，其余对应 N 个patch的输出为
。随后采用BNNeck技巧的交叉熵损失
和soft-margin三元组损失，即：
。
TransReID
1) Side Information Embedding：
transformer模型可以很好的把side information编码到embedding representation中，对其信息进行结合，且这些embedding是可学习的。若相机编号为 C，则相机embedding为 S(C)；若视角标签为 V，则视角embedding为 S(V)。当需要同时使用这两种信息时，采用了联合编码，即 S(C, V)。
第 i 个patch的编码为
，其中
为特征embedding的线性投影，
为位置embedding。
2) Jigsaw Patch Module：
假设倒数第二层的输出为：
。全局分支采用标准的transformer，得到
。token embedding往往取决其靠近的token，因此一组相近的patch进行embedding会把信息局限在有限的区域。作者采用了JPW模块，其本质是随机分组，具体为：把前 m 个patch挪到后面，再进行patch打乱划分。这里的 k 组patch会输入到同一个transformer结构中，分别提取出一个局部特征。（并不是把一组的patch级联，形成k个大patch，输入一次transformer；而是每组输入一次transformer。）由此得到局部特征
。
最后的损失函数计算为：
。最后将全局特征和局部特征级联，得到最终的特征表示。
Experiment
数据集：
实验结果：
