論文の概要: Contextual Encoder-Decoder Network for Visual Saliency Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1902.06634v4
- Date: Fri, 5 Apr 2024 13:03:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-08 21:09:03.235615
- Title: Contextual Encoder-Decoder Network for Visual Saliency Prediction
- Title（参考訳）: 視覚的残差予測のためのコンテキストエンコーダ・デコーダネットワーク
- Authors: Alexander Kroner, Mario Senden, Kurt Driessens, Rainer Goebel,
- Abstract要約: 本稿では,大規模な画像分類タスクに基づいて事前学習した畳み込みニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
得られた表現をグローバルなシーン情報と組み合わせて視覚的サリエンシを正確に予測する。
最先端技術と比較して、このネットワークは軽量な画像分類バックボーンに基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.047816176307066
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Predicting salient regions in natural images requires the detection of objects that are present in a scene. To develop robust representations for this challenging task, high-level visual features at multiple spatial scales must be extracted and augmented with contextual information. However, existing models aimed at explaining human fixation maps do not incorporate such a mechanism explicitly. Here we propose an approach based on a convolutional neural network pre-trained on a large-scale image classification task. The architecture forms an encoder-decoder structure and includes a module with multiple convolutional layers at different dilation rates to capture multi-scale features in parallel. Moreover, we combine the resulting representations with global scene information for accurately predicting visual saliency. Our model achieves competitive and consistent results across multiple evaluation metrics on two public saliency benchmarks and we demonstrate the effectiveness of the suggested approach on five datasets and selected examples. Compared to state of the art approaches, the network is based on a lightweight image classification backbone and hence presents a suitable choice for applications with limited computational resources, such as (virtual) robotic systems, to estimate human fixations across complex natural scenes.
- Abstract（参考訳）: 自然画像中の健全な領域を予測するには、シーンに存在する物体を検出する必要がある。
この課題に対するロバストな表現を開発するには、複数の空間スケールで高レベルな視覚的特徴を抽出し、文脈情報で拡張する必要がある。
しかし、人間の固定地図の説明を目的とした既存のモデルは、そのようなメカニズムを明示的に含まない。
本稿では,大規模な画像分類タスクに基づいて事前学習した畳み込みニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
アーキテクチャはエンコーダ・デコーダ構造を形成し、複数の畳み込み層を持つモジュールを含む。
さらに,得られた表現をグローバルなシーン情報と組み合わせて,視覚的満足度を正確に予測する。
提案手法の有効性を,提案手法の有効性を5つのデータセットと選択した例で示す。
最先端のアプローチと比較して、このネットワークは軽量な画像分類バックボーンに基づいており、複雑な自然のシーンにまたがる人間の定着を推定するために、(仮想)ロボットシステムのような限られた計算資源を持つアプリケーションに適した選択肢を提供する。
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