論文の概要: Towards In-Vehicle Multi-Task Facial Attribute Recognition:
Investigating Synthetic Data and Vision Foundation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06088v1
- Date: Sun, 10 Mar 2024 04:17:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 08:53:38.180459
- Title: Towards In-Vehicle Multi-Task Facial Attribute Recognition:
Investigating Synthetic Data and Vision Foundation Models
- Title（参考訳）: 車載用マルチタスク顔属性認識に向けて : 合成データと視覚基盤モデルの検討
- Authors: Esmaeil Seraj and Walter Talamonti
- Abstract要約: 車両の乗客の顔の特徴を認識する複雑なマルチタスクモデルを訓練するための合成データセットの有用性について検討する。
我々の研究は直感に反する発見を明らかにし、特に特定のマルチタスクコンテキストにおいて、ViTよりもResNetの方が優れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.54530542456452
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the burgeoning field of intelligent transportation systems, enhancing
vehicle-driver interaction through facial attribute recognition, such as facial
expression, eye gaze, age, etc., is of paramount importance for safety,
personalization, and overall user experience. However, the scarcity of
comprehensive large-scale, real-world datasets poses a significant challenge
for training robust multi-task models. Existing literature often overlooks the
potential of synthetic datasets and the comparative efficacy of
state-of-the-art vision foundation models in such constrained settings. This
paper addresses these gaps by investigating the utility of synthetic datasets
for training complex multi-task models that recognize facial attributes of
passengers of a vehicle, such as gaze plane, age, and facial expression.
Utilizing transfer learning techniques with both pre-trained Vision Transformer
(ViT) and Residual Network (ResNet) models, we explore various training and
adaptation methods to optimize performance, particularly when data availability
is limited. We provide extensive post-evaluation analysis, investigating the
effects of synthetic data distributions on model performance in in-distribution
data and out-of-distribution inference. Our study unveils counter-intuitive
findings, notably the superior performance of ResNet over ViTs in our specific
multi-task context, which is attributed to the mismatch in model complexity
relative to task complexity. Our results highlight the challenges and
opportunities for enhancing the use of synthetic data and vision foundation
models in practical applications.
- Abstract（参考訳）: 知的な交通システムの分野では、顔の表情、視線、年齢などの顔属性認識による車両とドライバーのインタラクションの強化が、安全性、パーソナライゼーション、ユーザーエクスペリエンス全体において最重要視されている。
しかしながら、大規模で実世界の総合的なデータセットの不足は、堅牢なマルチタスクモデルのトレーニングにおいて大きな課題となる。
既存の文献は、しばしば合成データセットの可能性と、そのような制約された環境での最先端のビジョン基盤モデルの比較効果を見落としている。
本稿では, 視線面, 年齢, 表情など, 車両の乗客の顔の特徴を認識する複雑なマルチタスクモデルを訓練するための, 合成データセットの有用性について検討する。
vit(pre-trained vision transformer)とresnet(resnet)モデルの両方を用いたトランスファーラーニング技術を利用して、特にデータ可用性が制限された場合に、パフォーマンスを最適化するための様々なトレーニングと適応方法を検討する。
本研究では,分布データと分布外推定におけるモデル性能に及ぼす合成データ分布の影響について検討した。
本研究は,タスク複雑性に対するモデル複雑性のミスマッチに起因する,特定のマルチタスクコンテキストにおけるResNet over ViTsの優れた性能について,直感的な結果を示す。
本研究は,合成データと視覚基盤モデルを用いた実用的利用の課題と機会を浮き彫りにする。
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