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[한국정보처리학회 ACK 2023(추계)] Crowd Counting 경량화를 위한 Knowledge Distillation 적용 연구

Primary LanguageJupyter Notebook

CongestionAI

  • 엣지 디바이스에서 처리 가능한 경량화된 Crowd Counting AI 개발
  • 경량화를 위하여 Teacher Model (P2PNet)의 지식을 Student Model (MCNN)에 증류 (Knowledge Distillation)

사용할 데이터셋

진행 사항

  • Teacher 모델 선정: SOTA 모델인 P2PNet으로 선정 (~2023.07.05, 완료)
  • P2PNet 전처리 및 증강 추가 (~2023.07.08, 완료)
  • P2PNet 학습 (~2023.07.15, 완료)
  • 최적의 P2PNet Weight 선택 (~2023.07.20, 완료)
  • P2PNet Distillation loss 개발 (~2023.07.25, 완료)
  • 기존 MCNN 학습 및 성능 측정 (~2023.08.10, 완료)
  • MCNN 모델 성능 향상을 위한 전처리 및 증강 추가 (~2023.08.25, 완료)
  • MCNN 전처리 적용 학습 및 성능 측정 (~2023.08.27, 진행 중)
  • P2PNet 사용 MCNN 지식 증류(Knowledge Distillation) 적용 (~2023.09.05, 진행 예정)

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