Exploiting Prunability for Person Re-identification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent years have witnessed a substantial increase in the deep learning (DL) architectures proposed for visual recognition tasks like person re-identification, where individuals must be recognized over multiple distributed cameras. Although these architectures have greatly improved the state-of-the-art accuracy, the computational complexity of the CNNs commonly used for feature extraction remains an issue, hindering their deployment on platforms with limited resources, or in applications with real-time constraints. There is an obvious advantage to accelerating and compressing DL models without significantly decreasing their accuracy. However, the source (pruning) domain differs from operational (target) domains, and the domain shift between image data captured with different non-overlapping camera viewpoints leads to lower recognition accuracy. In this paper, we investigate the prunability of these architectures under different design scenarios. This paper first revisits pruning techniques that are suitable for reducing the computational complexity of deep CNN networks applied to person re-identification. Then, these techniques are analysed according to their pruning criteria and strategy, and according to different scenarios for exploiting pruningmethods to ne-tuning networks to target domains. Experimental results obtained using DL models with ResNet feature extractors, and multiple benchmarks re-identification datasets, indicate that pruning can considerably reduce network complexity while maintaining a high level of accuracy. In scenarios where pruning is performed with large pre-training or ne-tuning datasets, the number of FLOPS required by ResNet architectures is reduced by half, while maintaining a comparable rank-1 accuracy (within 1% of the original model). Pruning while training a larger CNNs can also provide a significantly better performance than ne-tuning smaller ones.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».