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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09822v2
• Date: Fri, 15 Aug 2025 17:16:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:22.65696
• 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: 本稿では,圧縮モデルの勾配方向が元のモデルと密接に一致していることを保証するため,低ランク層の最適ランクを決定する新しい手法を提案する。 これは、圧縮されたモデルはフルモデルの更新方向を効果的に保存し、歩行者属性認識タスクのより効率的な圧縮を可能にすることを意味する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.480231032159834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pedestrian Attribute Recognition (PAR) focuses on identifying various attributes in pedestrian images, with key applications in person retrieval, suspect re-identification, and soft biometrics. However, Deep Neural Networks (DNNs) for PAR often suffer from over-parameterization and high computational complexity, making them unsuitable for resource-constrained devices. Traditional tensor-based compression methods typically factorize layers without adequately preserving the gradient direction during compression, leading to inefficient compression and a significant accuracy loss. In this work, we propose a novel approach for determining the optimal ranks of low-rank layers, ensuring that the gradient direction of the compressed model closely aligns with that of the original model. This means that the compressed model effectively preserves the update direction of the full model, enabling more efficient compression for PAR tasks. The proposed procedure optimizes the compression ranks for each layer within the ALM model, followed by compression using CPD-EPC or truncated SVD. This results in a reduction in model complexity while maintaining high performance.
• Abstract（参考訳）: Pedestrian Attribute Recognition (PAR)は、歩行者画像の様々な属性を識別することに焦点を当てており、人物検索、疑似再識別、ソフトバイオメトリックスなどに重要な応用がある。 しかし、PARのディープニューラルネットワーク(DNN)は過パラメータ化と高い計算複雑性に悩まされることが多く、リソース制約のあるデバイスには適さない。 従来のテンソルベースの圧縮法は、圧縮中に勾配方向を適切に保存せずに層を分解し、非効率な圧縮とかなりの精度の損失をもたらす。 本研究では,圧縮モデルの勾配方向が元のモデルと密接に一致していることを保証するため,低ランク層の最適位置を決定する新しい手法を提案する。 これは、圧縮されたモデルはフルモデルの更新方向を効果的に保存し、PARタスクのより効率的な圧縮を可能にすることを意味する。 提案手法はALMモデル内の各層に対する圧縮ランクを最適化し,次に CPD-EPC または truncated SVD を用いた圧縮を行う。 これにより、高性能を維持しながらモデルの複雑さが減少する。

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