論文の概要: Face Pyramid Vision Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11974v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 14:03:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 15:19:55.421108
• Title: Face Pyramid Vision Transformer
• Title（参考訳）: Face Pyramid Vision Transformer
• Authors: Khawar Islam, Muhammad Zaigham Zaheer, Arif Mahmood
• Abstract要約: FPVT (Face Pyramid Vision Transformer) は,顔認識と検証のための識別的マルチスケール顔表現を学習するために提案されている。 FPVTは7つのベンチマークデータセットで評価され、既存の10の最先端手法と比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.994922585636484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A novel Face Pyramid Vision Transformer (FPVT) is proposed to learn a discriminative multi-scale facial representations for face recognition and verification. In FPVT, Face Spatial Reduction Attention (FSRA) and Dimensionality Reduction (FDR) layers are employed to make the feature maps compact, thus reducing the computations. An Improved Patch Embedding (IPE) algorithm is proposed to exploit the benefits of CNNs in ViTs (e.g., shared weights, local context, and receptive fields) to model lower-level edges to higher-level semantic primitives. Within FPVT framework, a Convolutional Feed-Forward Network (CFFN) is proposed that extracts locality information to learn low level facial information. The proposed FPVT is evaluated on seven benchmark datasets and compared with ten existing state-of-the-art methods, including CNNs, pure ViTs, and Convolutional ViTs. Despite fewer parameters, FPVT has demonstrated excellent performance over the compared methods. Project page is available at https://khawar-islam.github.io/fpvt/
• Abstract（参考訳）: 顔認識と検証のための識別的多スケール顔表現を学習するために,新しい顔ピラミッドビジョントランス (FPVT) を提案する。 fpvtでは,fsra(face spatial reduction attention)およびfdr(dimensionality reduction)層を用いて特徴写像をコンパクト化し,計算量を削減する。 改良されたパッチ埋め込み(IPE)アルゴリズムは、低レベルのエッジを高レベルのセマンティックプリミティブにモデル化するために、ViTにおけるCNN(共有重み、ローカルコンテキスト、受容フィールド)の利点を利用するために提案されている。 FPVTフレームワーク内では、低レベルの顔情報を学ぶために局所性情報を抽出する畳み込みフィードフォワードネットワーク(CFFN)が提案されている。 提案したFPVTは7つのベンチマークデータセットで評価され、CNN、純粋なViT、畳み込みViTを含む10の最先端メソッドと比較される。 パラメータが少ないにもかかわらず、FPVTは比較した手法よりも優れた性能を示した。 プロジェクトページはhttps://khawar-islam.github.io/fpvt/。

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