論文の概要: Do Saliency Models Detect Odd-One-Out Targets? New Datasets and Evaluations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06583v3
- Date: Tue, 12 Nov 2024 22:38:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-15 15:22:15.408369
- Title: Do Saliency Models Detect Odd-One-Out Targets? New Datasets and Evaluations
- Title（参考訳）: 塩分濃度モデルによるオッド・ワン・アウトターゲットの検出 : 新たなデータセットと評価
- Authors: Iuliia Kotseruba, Calden Wloka, Amir Rasouli, John K. Tsotsos,
- Abstract要約: 本研究では,サリエンスの正準例と考えられるシングルトン検出について検討する。
ほぼすべてのサリエンシアルゴリズムは、合成画像や自然画像のシングルトンターゲットに適切に反応しないことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.374430656911498
- License:
- Abstract: Recent advances in the field of saliency have concentrated on fixation prediction, with benchmarks reaching saturation. However, there is an extensive body of works in psychology and neuroscience that describe aspects of human visual attention that might not be adequately captured by current approaches. Here, we investigate singleton detection, which can be thought of as a canonical example of salience. We introduce two novel datasets, one with psychophysical patterns and one with natural odd-one-out stimuli. Using these datasets we demonstrate through extensive experimentation that nearly all saliency algorithms do not adequately respond to singleton targets in synthetic and natural images. Furthermore, we investigate the effect of training state-of-the-art CNN-based saliency models on these types of stimuli and conclude that the additional training data does not lead to a significant improvement of their ability to find odd-one-out targets. Datasets are available at http://data.nvision2.eecs.yorku.ca/P3O3/.
- Abstract（参考訳）: 衛生分野の最近の進歩は固定予測に集中しており、ベンチマークは飽和に達している。
しかしながら、心理学や神経科学の幅広い分野において、現在のアプローチでは十分に捉えられない人間の視覚的注意の側面を記述している。
そこで本研究では,サリエンスの正準例と考えられるシングルトン検出について検討する。
2つの新しいデータセットを紹介した。1つは精神物理学的パターンを持ち、もう1つは自然な奇抜な刺激を持つ。
これらのデータセットを用いて、ほぼすべてのサリエンシアルゴリズムが合成画像や自然画像のシングルトンターゲットに適切に反応しないという広範な実験を通して実証する。
さらに、これらの種類の刺激に対する最先端のCNNベースサリエンシモデルの訓練効果について検討し、追加のトレーニングデータにより、奇抜な標的を見つける能力が大幅に改善されないと結論づける。
データセットはhttp://data.nvision2.eecs.yorku.ca/P3O3/で入手できる。
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