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RGB-Event based Pedestrian Attribute Recognition: A Benchmark Dataset and An Asymmetric RWKV Fusion Framework

Created by
  • Haebom

저자

Xiao Wang, Haiyang Wang, Shiao Wang, Qiang Chen, Jiandong Jin, Haoyu Song, Bo Jiang, Chenglong Li

개요

기존 보행자 속성 인식 방법은 RGB 카메라에 기반하여 개발되었으나, 조명 조건 및 움직임 흐림에 취약하고 감정적 측면을 고려하지 못하는 한계가 있다. 본 논문은 저조도, 고속, 저전력 소비의 장점을 가진 이벤트 카메라를 활용하여 다중 모드 RGB-이벤트 보행자 속성 인식 과제를 제시한다. 100K개의 RGB-이벤트 샘플을 포함하는 대규모 다중 모드 보행자 속성 인식 데이터셋 EventPAR을 공개하고, 외형 및 6가지 감정과 관련된 50개 속성을 다룬다. 기존 PAR 모델을 재훈련 및 평가하여 벤치마크를 구축하고, RWKV 기반 다중 모드 보행자 속성 인식 프레임워크를 제안한다. 제안된 데이터셋과 MARS-Attribute, DukeMTMC-VID-Attribute 시뮬레이션 데이터셋에서 실험을 통해 최첨단 결과를 달성하였다. 소스 코드와 데이터셋은 깃허브에 공개될 예정이다.

시사점, 한계점

시사점:
이벤트 카메라를 활용한 다중 모드 보행자 속성 인식의 새로운 가능성 제시
대규모 다중 모드 보행자 속성 인식 데이터셋 EventPAR 공개 및 벤치마크 구축
RWKV 기반의 새로운 다중 모드 보행자 속성 인식 프레임워크 제안 및 성능 검증
외형 뿐 아니라 감정까지 고려한 보행자 속성 인식 연구의 기반 마련
한계점:
EventPAR 데이터셋의 다양성 및 일반화 성능에 대한 추가적인 검증 필요
제안된 RWKV 기반 프레임워크의 다른 모델들과의 비교 분석 강화 필요
실제 환경에서의 성능 평가 및 로버스트니스 분석 필요
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