Introduction
作者认为，大部分现有方法都将图文特征平等地投影到相同的特征空间，但现实中图文信息并不完全等价。比如，图像中包含的光照条件、图像分辨率、视角、背景等信息很少会被文字描述到，如下图所示。
此外，两个相似行人之间的一些关键差异信息很容易被干扰因素影响，如下图所示，(a)中视觉特征中白色T恤是关键信息，但前者在提取特征时很容易被光照因素干扰，同理(b)中很容易被视角因素干扰。因此，需要用文本信息来引导视觉特征的提取，降低视觉特征被干扰因素影响。
为此，本文提出了一种跨模态知识自适应(Cross-Modal Knowledge Adaptation, CMKA)的方法。
Proposed Method
(1) 框架图：
图像特征提取采用ResNet-50 + 1x1卷积，压缩为1024维特征；
文本特征提取采用one-hot + bi-LSTM，双向特征进行级联，通过最大池化策略获取1024维特征。
(2) Cross-Modal Feature Adaptation:
由于一些图像信息很难被文本描述，因此为了促进提取的视觉特征去适应文本描述，作者设计了cross-modal feature knowledge adaptation (KFA)：
这里仅仅训练图像分支，固定了文本分支的参数。
(3) Cross-Modal Ranking List Adaptation:
对于这个损失的个人理解：让两个模态之间的rank list尽量相近，作者为了计算方便，采用最高概率的文本rank list，让对应的图像rank list也有高概率。
假设batch中第i个样本为query，其余为gallery，排序后候选样本序列为
，图像序列按此排列的概率为：
其中
同理，文本排列的概率为：
选择概率最大的文本排列，即：
训练使得对应的图像排列也概率更大，即cross-modal list-wise knowledge adaptation (LKA)：
同KFA，这里仅仅训练图像分支，固定了文本分支的参数。
(4) Cross-Modal Class Probability Adaptation:
此部分的目的是让两个模态的分类分布相近，采用了一个共享全连接层，输出两个模态的d分类分布，即：
采用softmax进行归一化，即：
采用KL散度拉进两者的概率分布，即：
(5) 训练目标：
除了上述三阶段知识适应性损失，作者也对每个模态内采用了instance loss，即：
最终损失函数为：
Experiments
