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J-GLOBAL ID：202002267209558668   整理番号：20A0832836

Auto-Reid:人物再同定のための部分意識型convネットの探索【JST・京大機械翻訳】

Auto-ReID: Searching for a Part-Aware ConvNet for Person Re-Identification

著者 (5件)： Quan Ruijie (University of Technology Sydney) ,  Dong Xuanyi (UTS) ,  Wu Yu (University of Technology Sydney) ,  Zhu Linchao (University of Technology. Sydney) ,  Yang Yi (UTS)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCV  ページ： 3749-3758  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人の再同定(Reid)のための一般的な深い畳込みニューラルネットワーク(CNNs)は,通常,分類のために設計されたResNetまたはVGGバックボーン上に構築されている。Reidは分類と異なるので,アーキテクチャはそれに応じて修正されなければならない。Reidタスクに特に適したCNNアーキテクチャを自動的に探索することを提案した。取り組むべき3つの側面がある。最初に,体構造情報はReidにおいて重要な役割を果たすが,それは骨格において符号化されない。第二に,ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)は人間の努力なしでアーキテクチャ設計のプロセスを自動化するが,既存のNAS方法は入力画像の構造情報を組み込まない。第3に,Reidは本質的に検索タスクであるが,現在のNASアルゴリズムは分類のために単に設計されている。これらの問題を解決するために,特別に設計されたReid探索空間上の検索ベース探索アルゴリズムを提案した。著者らのAuto-ReIDは,Reidのための効率的で効果的なCNNアーキテクチャを見出すための自動化アプローチを可能にする。広範な実験により,探索したアーキテクチャは,他のものと比較して,50%のパラメータと53%のFLOPSを低減しながら,最先端の性能を達成することを実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *計算機アーキテクチャ ,  自動化
準シソーラス用語： 探索アルゴリズム ,  探索空間 ,  アーキテクチャ設計 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人物 ,  同定 ,  意識 ,  ネット ,  探索