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저자정보
박민정 (한국과학기술연구원) 이상윤 (연세대학교) 김익재 (한국과학기술연구원) 최희승 (한국과학기술연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,666 - 2,670 (5page)

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Most of pedestrian attribute recognition (PAR) exploit only visual cues, which has high dependency for image conditions and would lead sub-optimal results. In this paper, we adopt the text descriptions as auxiliary information for PAR. For low training cost but sufficient multi-modal represenstation space, we introduce the mluti-modal prompt learning. Specifically, we construct visual and text prompt which consist of learnable parameters, and it go though the fixed image and text encoders, respectively. To focus effectively on the relationship between different modalities, we introduce the XSA module to fuse the tokens. Our proposed PAR model achieves accuracy of 79.28 and 86.67 of F1-score on PETA dataset. Various experiments are conducted to validate the effectiveness of our model.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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