論文の概要: Saliency for free: Saliency prediction as a side-effect of object recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09628v1
• Date: Tue, 20 Jul 2021 17:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-21 16:19:08.038379
• Title: Saliency for free: Saliency prediction as a side-effect of object recognition
• Title（参考訳）: saliency for free: saliency prediction as a side- effects of object recognition (特集:人工知能)
• Authors: Carola Figueroa-Flores, David Berga, Joost van der Weijer and Bogdan Raducanu
• Abstract要約: 本研究では,物体認識深部ニューラルネットワークを学習する際の副作用として,サリエンシマップを生成することができることを示す。 このようなネットワークは、トレーニングに地道な正当性マップを一切必要としない。 実データと合成データの両方で行った大規模な実験により、我々のアプローチが正確な正当性マップを生成できることが証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.609056834401648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Saliency is the perceptual capacity of our visual system to focus our attention (i.e. gaze) on relevant objects. Neural networks for saliency estimation require ground truth saliency maps for training which are usually achieved via eyetracking experiments. In the current paper, we demonstrate that saliency maps can be generated as a side-effect of training an object recognition deep neural network that is endowed with a saliency branch. Such a network does not require any ground-truth saliency maps for training.Extensive experiments carried out on both real and synthetic saliency datasets demonstrate that our approach is able to generate accurate saliency maps, achieving competitive results on both synthetic and real datasets when compared to methods that do require ground truth data.
• Abstract（参考訳）: 正当性は視覚系の知覚能力であり、注意を集中する能力である。 関連する物体を見てください サリエンシ推定のためのニューラルネットワークは、通常、アイトラッキング実験によって達成されるトレーニングのための地上の真理サリエンシマップを必要とする。 本論文では,サリエンシマップが,サリエンシブランチを付与した物体認識深層ニューラルネットワークの学習の副作用として生成できることを実証する。 実データと合成データの両方で実施した大規模な実験により,本手法が真理データを必要とする手法と比較して,合成データと実データの両方で競合する結果が得られることが示された。

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