論文の概要: FastSal: a Computationally Efficient Network for Visual Saliency Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11151v1
• Date: Tue, 25 Aug 2020 16:32:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 03:16:46.813292
• Title: FastSal: a Computationally Efficient Network for Visual Saliency Prediction
• Title（参考訳）: FastSal: ビジュアルサリエンシ予測のための計算効率の良いネットワーク
• Authors: Feiyan Hu and Kevin McGuinness
• Abstract要約: 我々は、MobileNetV2が視覚的サリエンシモデルに優れたバックボーンを作り、複雑なデコーダを使わずに有効であることを示す。 また,DeepGaze IIのような計算コストの高いモデルからの知識伝達は,ラベルのないデータセットを擬似ラベリングすることで実現できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.742198347952173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on the problem of visual saliency prediction, predicting regions of an image that tend to attract human visual attention, under a constrained computational budget. We modify and test various recent efficient convolutional neural network architectures like EfficientNet and MobileNetV2 and compare them with existing state-of-the-art saliency models such as SalGAN and DeepGaze II both in terms of standard accuracy metrics like AUC and NSS, and in terms of the computational complexity and model size. We find that MobileNetV2 makes an excellent backbone for a visual saliency model and can be effective even without a complex decoder. We also show that knowledge transfer from a more computationally expensive model like DeepGaze II can be achieved via pseudo-labelling an unlabelled dataset, and that this approach gives result on-par with many state-of-the-art algorithms with a fraction of the computational cost and model size. Source code is available at https://github.com/feiyanhu/FastSal.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の視覚に注意を惹きつける傾向のある画像の領域を計算予算の制約下で予測し,視覚的なサリエンシー予測の問題に焦点をあてる。 我々は、EfficientNetやMobileNetV2のような最近の効率的な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを修正、テストし、それらを、AUCやNASのような標準的な精度メトリクスと、計算複雑性とモデルサイズの両方の観点から、SalGANやDeepGaze IIのような既存の最先端サリエンシモデルと比較する。 mobilenetv2は視覚的なサリエンシーモデルにとって優れたバックボーンであり、複雑なデコーダがなくても効果的である。 また、deepgaze iiのような計算コストの高いモデルからの知識転送は、ラベル付きデータセットを擬似ラベル付けすることで実現可能であり、このアプローチにより、計算コストとモデルサイズのごく一部しか持たない多くの最先端アルゴリズムとほぼ同程度の結果が得られることを示した。 ソースコードはhttps://github.com/feiyanhu/fastsalで入手できる。

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