論文の概要: Searching a Lightweight Network Architecture for Thermal Infrared Pedestrian Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16570v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 08:01:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:02.467173
• Title: Searching a Lightweight Network Architecture for Thermal Infrared Pedestrian Tracking
• Title（参考訳）: 熱赤外歩行者追跡のための軽量ネットワークアーキテクチャの探索
• Authors: Wen-Jia Tang, Xiao Liu, Peng Gao, Fei Wang, Ru-Yue Yuan,
• Abstract要約: AlexNetとResNetは熱赤外歩行者追跡アプリケーションにおけるバックボーンネットワークとして広く利用されている。 本稿では,TIR-PTのための最適ネットワークアーキテクチャの探索を早期に試みる。 その結果、パラメータと計算効率の両方で高性能なネットワークアーキテクチャが実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.685218702661404
• License:
• Abstract: Manually-designed network architectures for thermal infrared pedestrian tracking (TIR-PT) require substantial effort from human experts. AlexNet and ResNet are widely used as backbone networks in TIR-PT applications. However, these architectures were originally designed for image classification and object detection tasks, which are less complex than the challenges presented by TIR-PT. This paper makes an early attempt to search an optimal network architecture for TIR-PT automatically, employing single-bottom and dual-bottom cells as basic search units and incorporating eight operation candidates within the search space. To expedite the search process, a random channel selection strategy is employed prior to assessing operation candidates. Classification, batch hard triplet, and center loss are jointly used to retrain the searched architecture. The outcome is a high-performance network architecture that is both parameter- and computation-efficient. Extensive experiments proved the effectiveness of the automated method.
• Abstract（参考訳）: 熱赤外歩行者追跡(TIR-PT)のための手動設計のネットワークアーキテクチャは、人間の専門家による多大な努力を必要とする。 AlexNetとResNetは、TIR-PTアプリケーションのバックボーンネットワークとして広く使われている。 しかし、これらのアーキテクチャはもともと画像分類とオブジェクト検出タスクのために設計されており、TIR-PTの課題よりも複雑ではない。 本稿では,TIR-PTの最適ネットワークアーキテクチャを早期に探索し,単ボットセルと二ボットセルを基本探索ユニットとして利用し,検索空間内に8つの動作候補を組み込むことにより,TIR-PTの最適ネットワークアーキテクチャを探索する。 探索処理を高速化するために、操作候補を評価する前にランダムチャネル選択戦略を採用する。 分類、バッチハードトリプルト、センターロスは、検索されたアーキテクチャを再訓練するために共同で使用される。 その結果、パラメータと計算効率の両方で高性能なネットワークアーキテクチャが実現した。 大規模な実験により, 自動手法の有効性が証明された。

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