論文の概要: A Lightweight Feature Fusion Architecture For Resource-Constrained Crowd Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05968v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 15:13:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-12 13:55:56.519333
• Title: A Lightweight Feature Fusion Architecture For Resource-Constrained Crowd Counting
• Title（参考訳）: 資源制約付き群衆計数のための軽量機能融合アーキテクチャ
• Authors: Yashwardhan Chaudhuri, Ankit Kumar, Orchid Chetia Phukan, Arun Balaji Buduru
• Abstract要約: クラウドカウントモデルの汎用性を高めるために,2つの軽量モデルを導入する。 これらのモデルは、MobileNetとMobileViTという2つの異なるバックボーンを持ちながら、同じダウンストリームアーキテクチャを維持している。 隣接特徴融合を利用して、事前学習モデル(PTM)から多様な特徴を抽出し、その後、シームレスにこれらの特徴を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5066463427087777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Crowd counting finds direct applications in real-world situations, making computational efficiency and performance crucial. However, most of the previous methods rely on a heavy backbone and a complex downstream architecture that restricts the deployment. To address this challenge and enhance the versatility of crowd-counting models, we introduce two lightweight models. These models maintain the same downstream architecture while incorporating two distinct backbones: MobileNet and MobileViT. We leverage Adjacent Feature Fusion to extract diverse scale features from a Pre-Trained Model (PTM) and subsequently combine these features seamlessly. This approach empowers our models to achieve improved performance while maintaining a compact and efficient design. With the comparison of our proposed models with previously available state-of-the-art (SOTA) methods on ShanghaiTech-A ShanghaiTech-B and UCF-CC-50 dataset, it achieves comparable results while being the most computationally efficient model. Finally, we present a comparative study, an extensive ablation study, along with pruning to show the effectiveness of our models.
• Abstract（参考訳）: クラウドカウントは現実の状況で直接の応用を見つけ、計算効率と性能を重要視する。 しかし、以前の方法のほとんどは、デプロイを制限する重いバックボーンと複雑な下流アーキテクチャに依存していた。 この課題に対処し,クラウドカウントモデルの汎用性を高めるために,2つの軽量モデルを導入する。 これらのモデルは同じダウンストリームアーキテクチャを維持しながら、mobilenetとmobilevitという2つの異なるバックボーンを組み込んでいる。 隣接特徴融合を利用して、事前学習モデル(PTM)から多様な特徴を抽出し、それらをシームレスに組み合わせます。 このアプローチは、コンパクトで効率的な設計を維持しながら、モデルのパフォーマンス向上に力を与えます。 提案モデルと上海Tech-A ShanghaiTech-BとUCF-CC-50データセットを用いたSOTA(State-of-the-art)法との比較により,最も計算効率のよいモデルでありながら,同等の結果が得られた。 最後に,本モデルの有効性を示すためのプルーニングとともに,比較研究,広範囲にわたるアブレーション研究を提案する。

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