論文の概要: Combined CNN and ViT features off-the-shelf: Another astounding baseline for recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19472v2
• Date: Sun, 6 Oct 2024 03:23:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 14:27:29.761150
• Title: Combined CNN and ViT features off-the-shelf: Another astounding baseline for recognition
• Title（参考訳）: 市販のCNNとViTを併用した音声認識のためのもうひとつの驚くべきベースライン
• Authors: Fernando Alonso-Fernandez, Kevin Hernandez-Diaz, Prayag Tiwari, Josef Bigun,
• Abstract要約: 本稿では,ImageNet Large Scale Visual Recognition Challengeのために開発された事前学習型アーキテクチャを,近視認識に適用する。 CNNとViTの中間層の特徴は、近視画像に基づいて個人を認識するのに適した方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.14350399025926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We apply pre-trained architectures, originally developed for the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, for periocular recognition. These architectures have demonstrated significant success in various computer vision tasks beyond the ones for which they were designed. This work builds on our previous study using off-the-shelf Convolutional Neural Network (CNN) and extends it to include the more recently proposed Vision Transformers (ViT). Despite being trained for generic object classification, middle-layer features from CNNs and ViTs are a suitable way to recognize individuals based on periocular images. We also demonstrate that CNNs and ViTs are highly complementary since their combination results in boosted accuracy. In addition, we show that a small portion of these pre-trained models can achieve good accuracy, resulting in thinner models with fewer parameters, suitable for resource-limited environments such as mobiles. This efficiency improves if traditional handcrafted features are added as well.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ImageNet Large Scale Visual Recognition Challengeのために開発された事前学習型アーキテクチャを,近視認識に適用する。 これらのアーキテクチャは、設計されたもの以外の様々なコンピュータビジョンタスクにおいて大きな成功を収めた。 この研究は、既成の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた以前の研究に基づいており、最近提案されたビジョントランスフォーマー(ViT)を含むように拡張している。 汎用オブジェクト分類の訓練を受けているにもかかわらず、CNNとViTの中間層の特徴は、近視画像に基づいて個人を認識するのに適した方法である。 また,CNN と ViT が相補的であることも実証した。 さらに,これらの事前学習モデルのごく一部で精度が向上し,より少ないパラメータで,移動体などの資源制限環境に適したモデルが得られることを示す。 この効率性は、従来の手作りの機能も追加すれば向上する。

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