論文の概要: Low-Resolution Face Recognition via Adaptable Instance-Relation Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02049v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 16:53:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 00:21:46.614924
• Title: Low-Resolution Face Recognition via Adaptable Instance-Relation Distillation
• Title（参考訳）: 適応型インスタンス相関蒸留による低分解能顔認識
• Authors: Ruixin Shi, Weijia Guo, Shiming Ge,
• Abstract要約: 低解像度の顔認識は、情報的詳細が欠落しているため、難しい課題である。 近年のアプローチでは、高分解能な手がかりが適切な知識伝達を通じて、低分解能な顔認識を導出できることが証明されている。 低分解能顔認識を容易にするための適応型インスタンス相関蒸留法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.709870458307574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-resolution face recognition is a challenging task due to the missing of informative details. Recent approaches based on knowledge distillation have proven that high-resolution clues can well guide low-resolution face recognition via proper knowledge transfer. However, due to the distribution difference between training and testing faces, the learned models often suffer from poor adaptability. To address that, we split the knowledge transfer process into distillation and adaptation steps, and propose an adaptable instance-relation distillation approach to facilitate low-resolution face recognition. In the approach, the student distills knowledge from high-resolution teacher in both instance level and relation level, providing sufficient cross-resolution knowledge transfer. Then, the learned student can be adaptable to recognize low-resolution faces with adaptive batch normalization in inference. In this manner, the capability of recovering missing details of familiar low-resolution faces can be effectively enhanced, leading to a better knowledge transfer. Extensive experiments on low-resolution face recognition clearly demonstrate the effectiveness and adaptability of our approach.
• Abstract（参考訳）: 低解像度の顔認識は、情報的詳細が欠落しているため、難しい課題である。 知識蒸留に基づく最近のアプローチは、高解像度の手がかりが適切な知識伝達を通して、低解像度の顔認識を導出できることを証明している。 しかしながら、トレーニングとテストの面の分布の違いにより、学習されたモデルは適応性の低下に悩まされることが多い。 そこで我々は,知識伝達過程を蒸留・適応段階に分割し,低分解能顔認識を容易にするための適応可能なインスタンス関連蒸留手法を提案する。 提案手法では,高分解能教師からの知識をインスタンスレベルと関係レベルの両方で抽出し,クロスレゾリューションな知識伝達を実現する。 そして、学習した学生は、推論において適応的なバッチ正規化を伴う低解像度の顔を認識するように適応することができる。 このように、慣れ親しんだ低解像度の顔の欠損した詳細を回復する能力は効果的に向上し、より良い知識伝達につながる。 低解像度顔認証に関する広範囲な実験は、我々のアプローチの有効性と適応性を明確に示している。

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