典型文献
基于共享主干网络的人物属性识别推理加速算法
文献摘要：
随着视频监控系统在公共场所的广泛应用,人物属性识别需求越来越多.同时,大量的监控视频数据对算法准确性、推理性能和可扩展的多属性识别要求越来越高.针对以上问题,本文对人物属性识别推理加速算法进行了研究,采用了多任务学习的方法,将人物属性识别任务共享Swin Transformer主干网络连接多个MLP任务头的方式进行多任务学习和多任务推理,并在多任务学习中无缝增加扩展任务.与单任务学习的对比实验结果表明,本算法基于多任务学习的人物属性识别比单任务学习的推理速度提升了2.9倍以上,在推理显存占用上降低了21.9％,人物属性识别任务配置也更加灵活.
文献关键词：
多任务学习;推理加速;人物属性;并行推理;共享主干网络
中图分类号：
作者姓名：
刘智文;刘全;宋玮;赵天成
作者机构：
深圳市星火电子工程公司,广东 深圳 518001;杭州联汇科技股份有限公司,浙江 杭州 310051
文献出处：
引用格式：
[1]刘智文;刘全;宋玮;赵天成-.基于共享主干网络的人物属性识别推理加速算法)[J].智能物联技术,2022(06):4-10
A类：
共享主干网络
B类：
人物属性,推理加速,速算,视频监控系统,公共场所,监控视频,视频数据,推理性,可扩展,多属性识别,多任务学习,Swin,Transformer,网络连接,MLP,务头,单任务,推理速度,显存,并行推理
AB值：
0.25076
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