論文の概要: CILF-CIAE: CLIP-driven Image-Language Fusion for Correcting Inverse Age Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01758v3
- Date: Sat, 31 Aug 2024 12:56:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 22:02:40.452271
- Title: CILF-CIAE: CLIP-driven Image-Language Fusion for Correcting Inverse Age Estimation
- Title（参考訳）: CILF-CIAE: 逆年齢推定の補正のためのCLIP駆動画像言語融合
- Authors: Yuntao Shou, Wei Ai, Tao Meng, Nan Yin, Keqin Li,
- Abstract要約: 年齢推定タスクは、画像中の顔の特徴を分析して、個人の年齢を予測することを目的としている。
既存のCLIPベースの年齢推定手法では、高いメモリ使用量が必要であり、エラーフィードバック機構が欠如している。
逆年齢推定(CILF-CIAE)のための新しいCLIP駆動画像言語融合法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.639340916340801
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The age estimation task aims to predict the age of an individual by analyzing facial features in an image. The development of age estimation can improve the efficiency and accuracy of various applications (e.g., age verification and secure access control, etc.). In recent years, contrastive language-image pre-training (CLIP) has been widely used in various multimodal tasks and has made some progress in the field of age estimation. However, existing CLIP-based age estimation methods require high memory usage (quadratic complexity) when globally modeling images, and lack an error feedback mechanism to prompt the model about the quality of age prediction results. To tackle the above issues, we propose a novel CLIP-driven Image-Language Fusion for Correcting Inverse Age Estimation (CILF-CIAE). Specifically, we first introduce the CLIP model to extract image features and text semantic information respectively, and map them into a highly semantically aligned high-dimensional feature space. Next, we designed a new Transformer architecture (i.e., FourierFormer) to achieve channel evolution and spatial interaction of images, and to fuse image and text semantic information. Compared with the quadratic complexity of the attention mechanism, the proposed Fourierformer is of linear log complexity. To further narrow the semantic gap between image and text features, we utilize an efficient contrastive multimodal learning module that supervises the multimodal fusion process of FourierFormer through contrastive loss for image-text matching, thereby improving the interaction effect between different modalities. Finally, we introduce reversible age estimation, which uses end-to-end error feedback to reduce the error rate of age predictions. Through extensive experiments on multiple data sets, CILF-CIAE has achieved better age prediction results.
- Abstract（参考訳）: 年齢推定タスクは、画像中の顔の特徴を分析して、個人の年齢を予測することを目的としている。
年齢推定の開発は、様々なアプリケーション(例えば、年齢検証や安全なアクセス制御など)の効率と精度を向上させることができる。
近年, 言語画像事前学習(CLIP)は多モーダルなタスクに広く使われており, 年齢推定の分野では進歩している。
しかし、既存のCLIPベースの年齢推定手法では、画像のグローバルなモデリングにはメモリ使用量(二次的複雑さ)が高く、年齢予測結果の品質に関するモデルを促すためのエラーフィードバック機構が欠如している。
以上の課題に対処するために,新しいCLIP駆動画像言語融合(CILF-CIAE)を提案する。
具体的には、まずCLIPモデルを導入し、画像の特徴とテキストの意味情報を抽出し、それらを高度にセマンティックに整合した高次元特徴空間にマッピングする。
次に、画像のチャネル進化と空間的相互作用を実現し、画像とテキストの意味情報を融合するトランスフォーマーアーキテクチャ(FourierFormer)を設計した。
注意機構の二次的複雑さと比較すると、提案されたフーリエフォーマーは線形ログ複雑性である。
画像とテキストの特徴間のセマンティックなギャップをさらに狭めるために,FourierFormerのマルチモーダル融合プロセスの監督を行う効率的なコントラッシブ・マルチモーダル学習モジュールを利用する。
最後に, 年齢予測の誤差率を低減するために, エンドツーエンドの誤差フィードバックを用いた可逆年齢推定手法を提案する。
複数のデータセットに関する広範な実験を通じて、CILF-CIAEはより優れた年齢予測結果を得た。
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