論文の概要: LVFace: Progressive Cluster Optimization for Large Vision Models in Face Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13420v2
- Date: Tue, 25 Mar 2025 03:43:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-26 20:14:01.304859
- Title: LVFace: Progressive Cluster Optimization for Large Vision Models in Face Recognition
- Title（参考訳）: LVFace: 顔認識における大規模視覚モデルのためのプログレッシブクラスタ最適化
- Authors: Jinghan You, Shanglin Li, Yuanrui Sun, Jiangchuan Wei, Mingyu Guo, Chao Feng, Jiao Ran,
- Abstract要約: 視覚変換器(ViT)は大規模な視覚モデリングに革命をもたらしたが、依然としてCNNが支配的である顔認識(FR)では未探索のままである。
より優れた結果を得るために,プログレッシブクラスタ最適化(PCO)を統合したVTベースのFRモデルであるLVFaceを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.067342817048253
- License:
- Abstract: Vision Transformers (ViTs) have revolutionized large-scale visual modeling, yet remain underexplored in face recognition (FR) where CNNs still dominate. We identify a critical bottleneck: CNN-inspired training paradigms fail to unlock ViT's potential, leading to suboptimal performance and convergence instability.To address this challenge, we propose LVFace, a ViT-based FR model that integrates Progressive Cluster Optimization (PCO) to achieve superior results. Specifically, PCO sequentially applies negative class sub-sampling (NCS) for robust and fast feature alignment from random initialization, feature expectation penalties for centroid stabilization, performing cluster boundary refinement through full-batch training without NCS constraints. LVFace establishes a new state-of-the-art face recognition baseline, surpassing leading approaches such as UniFace and TopoFR across multiple benchmarks. Extensive experiments demonstrate that LVFace delivers consistent performance gains, while exhibiting scalability to large-scale datasets and compatibility with mainstream VLMs and LLMs. Notably, LVFace secured 1st place in the ICCV 2021 Masked Face Recognition (MFR)-Ongoing Challenge (March 2025), proving its efficacy in real-world scenarios.
- Abstract（参考訳）: 視覚変換器(ViT)は大規模な視覚モデリングに革命をもたらしたが、依然としてCNNが支配的である顔認識(FR)では未探索のままである。
CNNにインスパイアされたトレーニングパラダイムは、ViTの可能性を解き放つことができず、最適性能と収束不安定をもたらす。この課題に対処するため、我々は、PCO(Progressive Cluster Optimization)を統合したViTベースのFRモデルであるLVFaceを提案する。
具体的には、ランダム初期化による堅牢かつ高速な特徴アライメント、セントロイド安定化のための特徴予測ペナルティ、NCS制約のないフルバッチトレーニングによるクラスタ境界改善をPCOは順次、負のクラスサブサンプリング(NCS)を適用している。
LVFaceは、新しい最先端の顔認識ベースラインを確立し、複数のベンチマークでUniFaceやTopoFRのような主要なアプローチを上回っている。
大規模な実験では、LVFaceが一貫したパフォーマンス向上を実現し、大規模データセットへのスケーラビリティと、主流のVLMやLLMとの互換性を示している。
特に、LVFaceはICCV 2021 Masked Face Recognition (MFR)-Ongoing Challenge (2025年3月)で1位を獲得し、実世界のシナリオにおいてその有効性を証明した。
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