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RGB-Event Based Pedestrian Attribute Recognition: A Benchmark Dataset and Asymmetric RWKV Fusion Framework
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于RGB-事件的行人属性识别方法，并推出了首个大规模多模态数据集EventPAR，涵盖50个属性和六种情感。通过重训练主流模型并引入RWKV框架，取得了先进的识别性能，为未来研究提供了数据和算法基准。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于RGB-事件的行人属性识别方法，旨在克服现有RGB相机方法的局限性。
- 推出了首个大规模多模态数据集EventPAR，涵盖50个属性和六种情感。
- 通过重训练主流模型并引入RWKV框架，实现了先进的识别性能。
- 该研究为未来的行人属性识别研究提供了数据和算法基准。
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