論文の概要: Revisiting Saliency Metrics: Farthest-Neighbor Area Under Curve

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10540v1
• Date: Mon, 24 Feb 2020 20:55:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 04:13:20.189531
• Title: Revisiting Saliency Metrics: Farthest-Neighbor Area Under Curve
• Title（参考訳）: 塩分指標の再検討--曲線下の最も新しい地域
• Authors: Sen Jia and Neil D.B. Bruce
• Abstract要約: 唾液度検出は様々な視覚応用において重要な役割を担っているため、広く研究されている。 それぞれの尺度が独自のバイアスを持っているため、サリエンシシステムを評価するのは難しい。 本稿では,より指向性の高い負の集合をサンプリングして評価することを目的とした,AUC特性に基づく新しいサリエンシ指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.334584322129142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Saliency detection has been widely studied because it plays an important role in various vision applications, but it is difficult to evaluate saliency systems because each measure has its own bias. In this paper, we first revisit the problem of applying the widely used saliency metrics on modern Convolutional Neural Networks(CNNs). Our investigation shows the saliency datasets have been built based on different choices of parameters and CNNs are designed to fit a dataset-specific distribution. Secondly, we show that the Shuffled Area Under Curve(S-AUC) metric still suffers from spatial biases. We propose a new saliency metric based on the AUC property, which aims at sampling a more directional negative set for evaluation, denoted as Farthest-Neighbor AUC(FN-AUC). We also propose a strategy to measure the quality of the sampled negative set. Our experiment shows FN-AUC can measure spatial biases, central and peripheral, more effectively than S-AUC without penalizing the fixation locations. Thirdly, we propose a global smoothing function to overcome the problem of few value degrees (output quantization) in computing AUC metrics. Comparing with random noise, our smooth function can create unique values without losing the relative saliency relationship.
• Abstract（参考訳）: 様々な視覚的応用において重要な役割を担っているため、唾液度検出は広く研究されてきたが、それぞれの測定値に独自のバイアスがあるため、唾液度システムを評価することは困難である。 本稿では,現代の畳み込みニューラルネットワーク(cnns)に広く用いられている塩分メトリクスを適用する問題を初めて再検討する。 調査の結果,パラメータの異なる選択に基づいてサリエンシデータセットを構築し,データセット固有の分布に適合するようにCNNを設計した。 第二に、Shuffled Area Under Curve(S-AUC)測定値がまだ空間バイアスに悩まされていることを示す。 本稿では,Farthest-Neighbor AUC(FN-AUC)と表記される,より指向性の高い負の集合をサンプリングすることを目的とした,AUC特性に基づく新しい唾液度指標を提案する。 また,サンプリングされた負集合の品質を測定する戦略を提案する。 われわれはFN-AUCがS-AUCよりも空間バイアス,中心および周辺を計測できることを示した。 第3に,aucメトリクスの計算における価値度(アウトプット量子化)の少ない問題を克服するための大域的平滑化関数を提案する。 ランダムノイズと比較すると,我々のスムース関数は,相対的塩分関係を失うことなく一意な値を生成できる。

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