論文の概要: Integrating ConvNeXt and Vision Transformers for Enhancing Facial Age Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00123v1
- Date: Fri, 31 Oct 2025 09:36:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.62607
- Title: Integrating ConvNeXt and Vision Transformers for Enhancing Facial Age Estimation
- Title（参考訳）: ConvNeXtとVision Transformerの統合による顔年齢推定
- Authors: Gaby Maroun, Salah Eddine Bekhouche, Fadi Dornaika,
- Abstract要約: 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と視覚変換器(ViT)を組み合わせた新しいハイブリッドアーキテクチャを提案する。
提案したConvNeXt-ViTハイブリッドソリューションは,ベンチマーク年齢推定データセットを用いて徹底的に評価した。
以上の結果から,ConvNeXt-ViTハイブリッドは従来の手法よりも優れているだけでなく,将来的な年齢推定の基盤となることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.995974662579124
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Age estimation from facial images is a complex and multifaceted challenge in computer vision. In this study, we present a novel hybrid architecture that combines ConvNeXt, a state-of-the-art advancement of convolutional neural networks (CNNs), with Vision Transformers (ViT). While each model independently delivers excellent performance on a variety of tasks, their integration leverages the complementary strengths of the CNNs localized feature extraction capabilities and the Transformers global attention mechanisms. Our proposed ConvNeXt-ViT hybrid solution was thoroughly evaluated on benchmark age estimation datasets, including MORPH II, CACD, and AFAD, and achieved superior performance in terms of mean absolute error (MAE). To address computational constraints, we leverage pre-trained models and systematically explore different configurations, using linear layers and advanced regularization techniques to optimize the architecture. Comprehensive ablation studies highlight the critical role of individual components and training strategies, and in particular emphasize the importance of adapted attention mechanisms within the CNN framework to improve the model focus on age-relevant facial features. The results show that the ConvNeXt-ViT hybrid not only outperforms traditional methods, but also provides a robust foundation for future advances in age estimation and related visual tasks. This work underscores the transformative potential of hybrid architectures and represents a promising direction for the seamless integration of CNNs and transformers to address complex computer vision challenges.
- Abstract（参考訳）: 顔画像からの年齢推定はコンピュータビジョンにおける複雑で多面的な課題である。
本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最先端技術であるConvNeXtと視覚変換器(ViT)を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを提案する。
各モデルは、様々なタスクにおいて優れたパフォーマンスを提供するが、それらの統合は、CNNの局所化特徴抽出機能とTransformersグローバルアテンション機構の相補的な強みを利用する。
提案したConvNeXt-ViTハイブリッドソリューションは,MORPH II,CACD,AFADを含むベンチマーク年齢推定データセットで徹底的に評価され,平均絶対誤差(MAE)において優れた性能を示した。
計算制約に対処するために,事前学習したモデルを活用し,線形層と高度な正規化手法を用いてアーキテクチャを最適化し,異なる構成を体系的に探索する。
包括的アブレーション研究は、個々のコンポーネントとトレーニング戦略の重要な役割を強調し、特に、年齢に関連する顔の特徴に焦点をあてるモデルを改善するために、CNNフレームワーク内で適応された注意機構の重要性を強調している。
以上の結果から,ConvNeXt-ViTハイブリッドは従来の手法よりも優れているだけでなく,年齢推定や関連視覚タスクの今後の進歩のための堅牢な基盤を提供することが示された。
この研究はハイブリッドアーキテクチャのトランスフォーメーションの可能性を強調し、複雑なコンピュータビジョンの課題に対処するためのCNNとトランスフォーマーのシームレスな統合に向けた有望な方向性を示す。
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