論文の概要: Lightweight Attribute Localizing Models for Pedestrian Attribute Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09822v1
• Date: Fri, 16 Jun 2023 13:07:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 13:51:15.383661
• Title: Lightweight Attribute Localizing Models for Pedestrian Attribute Recognition
• Title（参考訳）: 歩行者属性認識のための軽量属性局所化モデル
• Authors: Ashish Jha, Dimitrii Ermilov, Konstantin Sobolev, Anh Huy Phan, Salman Ahmadi-Asl, Naveed Ahmed, Imran Junejo, Zaher AL Aghbari, Thar Baker, Ahmed Mohamed Khedr, Andrzej Cichocki
• Abstract要約: 歩行者属性認識のための軽量属性局所化モデル(LWALM)を提案する。 LWALMは、Attributeローカライゼーションモデルの効果的なレイヤワイド圧縮後に得られる圧縮ニューラルネットワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.00346763093455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pedestrian Attribute Recognition (PAR) deals with the problem of identifying features in a pedestrian image. It has found interesting applications in person retrieval, suspect re-identification and soft biometrics. In the past few years, several Deep Neural Networks (DNNs) have been designed to solve the task; however, the developed DNNs predominantly suffer from over-parameterization and high computational complexity. These problems hinder them from being exploited in resource-constrained embedded devices with limited memory and computational capacity. By reducing a network's layers using effective compression techniques, such as tensor decomposition, neural network compression is an effective method to tackle these problems. We propose novel Lightweight Attribute Localizing Models (LWALM) for Pedestrian Attribute Recognition (PAR). LWALM is a compressed neural network obtained after effective layer-wise compression of the Attribute Localization Model (ALM) using the Canonical Polyadic Decomposition with Error Preserving Correction (CPD-EPC) algorithm.
• Abstract（参考訳）: 歩行者属性認識(PAR)は歩行者画像の特徴を識別する問題を扱う。 人物検索、被疑者の再識別、ソフトバイオメトリックスに興味深い応用を見出した。 過去数年間、いくつかのディープニューラルネットワーク(DNN)がこの課題を解決するために設計されたが、開発されたDNNは主に過パラメータ化と高い計算複雑性に悩まされている。 これらの問題は、メモリと計算能力に制限のあるリソース制約の組込みデバイスでの利用を妨げる。 テンソル分解などの効率的な圧縮技術を用いてネットワーク層を縮小することにより、ニューラルネットワーク圧縮はこれらの問題を解決する効果的な方法である。 歩行者属性認識(PAR)のための軽量属性局所化モデル(LWALM)を提案する。 LWALMは、Canonical Polyadic Decomposition with Error Preserving Correction (CPD-EPC)アルゴリズムを用いて、Attribute Localization Model (ALM)を効果的に階層的に圧縮した後に得られる圧縮ニューラルネットワークである。

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