論文の概要: Neural Architecture Search based Global-local Vision Mamba for Palm-Vein Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05743v2
• Date: Tue, 13 Aug 2024 13:02:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 14:16:02.821334
• Title: Neural Architecture Search based Global-local Vision Mamba for Palm-Vein Recognition
• Title（参考訳）: ニューラルアーキテクチャ検索に基づくパームベイン認識のためのグローバルローカルビジョンマンバ
• Authors: Huafeng Qin, Yuming Fu, Jing Chen, Mounim A. El-Yacoubi, Xinbo Gao, Jun Wang,
• Abstract要約: 本稿では,画像の局所的相関と静脈特徴表現のためのトークン間のグローバル依存性を明示的に学習するための,GLVM(Global-local Vision Mamba)というハイブリッドネットワーク構造を提案する。 第3に,MHMambaブランチ(MHMamba),FIU(Feature Iteration Unit),CNN(Convolutional Neural Network)という3つのブランチからなるConvMambaブロックを提案する。 最後に,Global Local Alternate Neural Architecture Search (GLNAS)法を提案し,GLVMの最適アーキテクチャを進化的アルゴリズムと交互に探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.293836389692295
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the advantages such as high security, high privacy, and liveness recognition, vein recognition has been received more and more attention in past years. Recently, deep learning models, e.g., Mamba has shown robust feature representation with linear computational complexity and successfully applied for visual tasks. However, vision Manba can capture long-distance feature dependencies but unfortunately deteriorate local feature details. Besides, manually designing a Mamba architecture based on human priori knowledge is very time-consuming and error-prone. In this paper, first, we propose a hybrid network structure named Global-local Vision Mamba (GLVM), to learn the local correlations in images explicitly and global dependencies among tokens for vein feature representation. Secondly, we design a Multi-head Mamba to learn the dependencies along different directions, so as to improve the feature representation ability of vision Mamba. Thirdly, to learn the complementary features, we propose a ConvMamba block consisting of three branches, named Multi-head Mamba branch (MHMamba), Feature Iteration Unit branch (FIU), and Convolutional Neural Network (CNN) branch, where the Feature Iteration Unit branch aims to fuse convolutional local features with Mamba-based global representations. Finally, a Globallocal Alternate Neural Architecture Search (GLNAS) method is proposed to search the optimal architecture of GLVM alternately with the evolutionary algorithm, thereby improving the recognition performance for vein recognition tasks. We conduct rigorous experiments on three public palm-vein databases to estimate the performance. The experimental results demonstrate that the proposed method outperforms the representative approaches and achieves state-of-the-art recognition accuracy.
• Abstract（参考訳）: 高セキュリティ,高プライバシ,活力認識などの利点により,近年は静脈認識がますます注目されている。 近年のディープラーニングモデル,例えば,Mambaは線形計算複雑性を持つ頑健な特徴表現を示し,視覚タスクにうまく適用されている。 しかし、Vision Manbaは長距離機能依存関係をキャプチャできるが、残念ながらローカル機能の詳細は劣化している。 加えて、人間の事前知識に基づくMambaアーキテクチャを手動で設計することは、非常に時間がかかり、エラーが発生しやすい。 本稿ではまず,画像の局所的相関と静脈特徴表現のためのトークン間のグローバルな依存関係を明示的に学習するための,GLVM(Global-local Vision Mamba)というハイブリッドネットワーク構造を提案する。 第2に,視覚的マンバの特徴表現能力を向上させるために,異なる方向に沿った依存関係を学習するためのマルチヘッドマンバを設計する。 第3に,MHM(Multi-head Mamba branch),FIU(Feature Iteration Unit branch),CNN(Convolutional Neural Network)という3つのブランチからなるConvMambaブロックを提案する。 最後に,Global Local Alternate Neural Architecture Search (GLNAS)法を提案し,GLVMの最適アーキテクチャを進化的アルゴリズムと交互に探索し,静脈認識タスクの認識性能を向上させる。 我々は3つの公開パームベインデータベース上で厳密な実験を行い、その性能を推定する。 実験の結果,提案手法は代表的手法よりも優れ,最先端の認識精度が得られた。

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