論文の概要: An Enhanced Low-Resolution Image Recognition Method for Traffic Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16390v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 12:38:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 14:38:42.265553
• Title: An Enhanced Low-Resolution Image Recognition Method for Traffic Environments
• Title（参考訳）: 交通環境における低解像度画像認識法の改良
• Authors: Zongcai Tan, Zhenhai Gao
• Abstract要約: 低解像度の画像は、小さなサイズ、低い品質、詳細さの欠如に悩まされ、従来のニューラルネットワーク認識アルゴリズムの精度が低下する。 本稿では、残差ネットワークの基本構造と共通特徴部分空間アルゴリズムを利用する二重分岐残差ネットワーク構造を提案する。 低解像度画像認識の精度を高めるために、中間層特徴の利用を取り入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.018656336329545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Currently, low-resolution image recognition is confronted with a significant challenge in the field of intelligent traffic perception. Compared to high-resolution images, low-resolution images suffer from small size, low quality, and lack of detail, leading to a notable decrease in the accuracy of traditional neural network recognition algorithms. The key to low-resolution image recognition lies in effective feature extraction. Therefore, this paper delves into the fundamental dimensions of residual modules and their impact on feature extraction and computational efficiency. Based on experiments, we introduce a dual-branch residual network structure that leverages the basic architecture of residual networks and a common feature subspace algorithm. Additionally, it incorporates the utilization of intermediate-layer features to enhance the accuracy of low-resolution image recognition. Furthermore, we employ knowledge distillation to reduce network parameters and computational overhead. Experimental results validate the effectiveness of this algorithm for low-resolution image recognition in traffic environments.
• Abstract（参考訳）: 現在、低解像度画像認識は、インテリジェントな交通認識の分野で大きな課題に直面している。 高解像度画像と比較すると、低解像度画像は小さなサイズ、低い品質、詳細さの欠如に悩まされ、従来のニューラルネットワーク認識アルゴリズムの精度が著しく低下する。 低解像度画像認識の鍵は、効果的な特徴抽出にある。 そこで本稿では,残余加群の基本次元と特徴抽出と計算効率への影響について述べる。 実験に基づいて、残差ネットワークの基本構造と共通特徴部分空間アルゴリズムを利用する二重分岐残差ネットワーク構造を導入する。 さらに、低解像度画像認識の精度を高めるために中間層特徴の利用も取り入れている。 さらに,ネットワークパラメータと計算オーバーヘッドを低減するために知識蒸留を用いる。 交通環境における低解像度画像認識におけるこのアルゴリズムの有効性を実験的に検証した。

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