論文の概要: Efficient Facial Landmark Detection for Embedded Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10228v1
• Date: Sun, 14 Jul 2024 14:49:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 18:59:20.319399
• Title: Efficient Facial Landmark Detection for Embedded Systems
• Title（参考訳）: 組込みシステムにおける効率的な顔のランドマーク検出
• Authors: Ji-Jia Wu,
• Abstract要約: 本稿では、電力消費と時間遅延に関する課題に直面するエッジデバイス向けに特別に設計された、効率的な顔画像位置検出(EFLD)モデルを提案する。 EFLDは軽量のバックボーンとフレキシブルな検出ヘッドを備えており、それぞれがリソース制約されたデバイスの運用効率を大幅に向上する。 予測コストを増大させることなく,モデルの一般化性と堅牢性を高めるためのクロスフォーマットトレーニング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces the Efficient Facial Landmark Detection (EFLD) model, specifically designed for edge devices confronted with the challenges related to power consumption and time latency. EFLD features a lightweight backbone and a flexible detection head, each significantly enhancing operational efficiency on resource-constrained devices. To improve the model's robustness, we propose a cross-format training strategy. This strategy leverages a wide variety of publicly accessible datasets to enhance the model's generalizability and robustness, without increasing inference costs. Our ablation study highlights the significant impact of each component on reducing computational demands, model size, and improving accuracy. EFLD demonstrates superior performance compared to competitors in the IEEE ICME 2024 Grand Challenges PAIR Competition, a contest focused on low-power, efficient, and accurate facial-landmark detection for embedded systems, showcasing its effectiveness in real-world facial landmark detection tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、電力消費と時間遅延に関する課題に直面するエッジデバイス向けに特別に設計された、効率的な顔画像位置検出(EFLD)モデルを提案する。 EFLDは軽量のバックボーンとフレキシブルな検出ヘッドを備えており、それぞれがリソース制約されたデバイスの運用効率を大幅に向上する。 モデルの堅牢性を改善するために,クロスフォーマットトレーニング戦略を提案する。 この戦略は、さまざまな公開データセットを活用して、推論コストを増大させることなく、モデルの一般化性と堅牢性を高める。 我々のアブレーション研究は、各コンポーネントが計算要求の削減、モデルサイズ、精度の向上に大きく影響していることを強調している。 EFLD は IEEE ICME 2024 Grand Challenges PAIR コンペティション において、組み込みシステムに対する低消費電力で効率的で正確な顔ランドマーク検出に焦点を当てたコンペティションで、実際の顔ランドマーク検出タスクでの有効性を示している。

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