ICCV2019-行人重识别-Instance-Guided Context Rendering for Cross-Domain Person Re-Identification
动机：
对于跨数据集的re-id问题来说，最大的障碍就是不同数据集分布不同的这个gap，而解决这个问题最直接的办法就是将Source Domain的数据分布强行拉成Target Domain的分布，而这个最容易想到的办法就是GAN。这篇文章的通过GAN，改变Source Domain数据的环境背景，去接近Target Domain。
创新：
这里可能有人会想到，为什么不直接提取Source Domain的前景和Target Domain的背景再去融合。当然，让Source Domain数据看起来像Target Domain绝对没有那么简单，这牵扯到光照，摄像机角度等很多因素，这里可以理解为，把Source Domain中的人“拿”出来，放到Target Domain的环境里。
所以可以画个图：
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这就是一个基本的框架了，而 camera style adaptation for person re-identification 就是采用的这种思路，但是有个问题，看过那篇文章的人都知道，通过Cyclegan，生成的跨域样本，结果只能骗过计算机。因为生成的样本只是颜色、亮度发生了改变，很难看到样本的cam信息发生了变化。所以，需要人为引导计算机去对目标真正的迁移，我认为也是题目中Instance-Guided 的意义所在。
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那么重点来了，如何引导呢？作者在文章里介绍了之前GAN的几篇类似文章，即通过attention的思想，对目标区域加强，而弱化非目标区域对目标区域的影响，之后得到不同区域的mask再合并得到最终的样本。借鉴这样的思路，我们可以看看流程图。
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通过目标图像X_{T}结合目标图像maskM_{T}，源图像X_{S}得到RGB的迁移图像X_{R}和权重图X_{C}，之后通过X_{R}、X_{C}和X_{S}的组合得到最后的生成图像X_{G}。
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这里作者没有介绍X_{R}、X_{C}，我查阅了作者提及的 GANimation 文章后对这个大致了解。X_{R}为RGB掩模，X_{C}为注意力掩模，而这也是这种GAN的标准构造，有兴趣可以深入这个网络看看。
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关于GAN的损失函数作者除了常见的对抗性损失，又加入了关于背景，视角以及身份的验证。
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关于整个算法流程作者也给出了解释：主要分为 1 训练判别器 2训练图像生成器 3生成新样本
实验：
实验效果还是非常好的。
对比了各个损失函数的贡献