論文の概要: An Energy-Based Prior for Generative Saliency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08803v1
- Date: Tue, 19 Apr 2022 10:51:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-20 14:25:41.875890
- Title: An Energy-Based Prior for Generative Saliency
- Title（参考訳）: ジェネレーティブ・サリエンシーのためのエネルギーベースの事前
- Authors: Jing Zhang, Jianwen Xie, Nick Barnes, Ping Li
- Abstract要約: そこで我々は, 潜伏変数が情報的エネルギーに基づく先行を追従する, 生成相性予測のための新しいエネルギーベース先行法を提案する。
塩分濃度生成器とエネルギーベースの前駆体は、マルコフ連鎖モンテカルロによる最大推定を通じて共同で訓練される。
実験結果から, エネルギーベース先行モデルを用いた生成塩分率モデルでは, 精度の高い塩分率予測だけでなく, 人間の知覚と整合した信頼性の高い不確実性マップを実現できることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.79775297611203
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a novel energy-based prior for generative saliency prediction,
where the latent variables follow an informative energy-based prior. Both the
saliency generator and the energy-based prior are jointly trained via Markov
chain Monte Carlo-based maximum likelihood estimation, in which the sampling
from the intractable posterior and prior distributions of the latent variables
are performed by Langevin dynamics. With the generative saliency model, we can
obtain a pixel-wise uncertainty map from an image, indicating model confidence
in the saliency prediction. Different from existing generative models, which
define the prior distribution of the latent variable as a simple isotropic
Gaussian distribution, our model uses an energy-based informative prior which
can be more expressive in capturing the latent space of the data. With the
informative energy-based prior, we extend the Gaussian distribution assumption
of generative models to achieve a more representative distribution of the
latent space, leading to more reliable uncertainty estimation. We apply the
proposed frameworks to both RGB and RGB-D salient object detection tasks with
both transformer and convolutional neural network backbones. Experimental
results show that our generative saliency model with an energy-based prior can
achieve not only accurate saliency predictions but also reliable uncertainty
maps that are consistent with human perception.
- Abstract（参考訳）: そこで本研究では, 潜在変数が有意なエネルギーベースプリアーに従う, ジェネレイティブ・サリエンシー予測のための新しいエネルギーベースプリアーを提案する。
サリエンシージェネレータとエネルギーベースのプリエントの両方をマルコフ連鎖モンテカルロに基づく最大確率推定により共同で訓練し、ランジュバンダイナミクスによって潜在変数の難解な後方分布および前値分布からのサンプリングを行う。
生成サリエンシモデルを用いて,画像から画素単位の不確実性マップを得ることができ,サリエンシ予測におけるモデル信頼度を示す。
従属変数の先行分布を単純な等方的ガウス分布として定義する既存の生成モデルとは異なり、我々のモデルは、従属変数の潜在空間を捉える上でより表現力のあるエネルギーベースの情報伝達先を用いる。
情報的エネルギーベースの先行して、生成モデルのガウス分布仮定を拡張して、潜在空間のより代表的な分布を達成することにより、より信頼性の高い不確実性推定を行う。
提案するフレームワークは、トランスフォーマーと畳み込みニューラルネットワークのバックボーンを用いて、RGBとRGB-Dの両方に適応する。
実験の結果, エネルギーベースプリエントを持つ生成的サルマンシーモデルでは, 正確なサルマンシー予測だけでなく, 人間の知覚と一致する信頼性の高い不確実性マップを実現できることがわかった。
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