Fugu-MT 論文翻訳(概要): Clustered Saliency Prediction

論文の概要: Clustered Saliency Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02205v1
Date: Tue, 5 Jul 2022 17:59:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-06 15:30:34.005782
Title: Clustered Saliency Prediction
Title（参考訳）: クラスター化塩分予測
Authors: Rezvan Sherkati, James J. Clark
Abstract要約: 本稿では,画像のサリエンス予測のための新しい手法であるClustered Saliency Predictionを提案する。本手法は,個人の特徴と既知のサリエンシマップに基づいて,個人をクラスタに分割する。クラスタ化唾液度予測手法は最先端の普遍唾液度予測モデルより優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7920304852537527
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We present a new method for image salience prediction, Clustered Saliency Prediction. This method divides individuals into clusters based on their personal features and their known saliency maps, and generates a separate image salience model for each cluster. We test our approach on a public dataset of personalized saliency maps, with varying importance weights for personal feature factors and observe the effects on the clusters. For each cluster, we use an image-to-image translation method, mainly Pix2Pix model, to convert universal saliency maps to saliency maps of that cluster. We try three state-of-the-art universal saliency prediction methods, DeepGaze II, ML-Net and SalGAN, and see their impact on the results. We show that our Clustered Saliency Prediction technique outperforms the state-of-the-art universal saliency prediction models. Also we demonstrate the effectiveness of our clustering method by comparing the results of Clustered Saliency Prediction using clusters obtained by Subject Similarity Clustering algorithm with two baseline methods. We propose an approach to assign new people to the most appropriate cluster, based on their personal features and any known saliency maps. In our experiments we see that this method of assigning new people to a cluster on average chooses the cluster that gives higher saliency scores.
Abstract（参考訳）: 本稿では,画像のサリエンス予測のための新しい手法であるClustered Saliency Predictionを提案する。本手法は、個人の特徴と既知のサリエンシマップに基づいて、個人をクラスタに分割し、クラスタ毎に個別の画像サリエンスモデルを生成する。我々は,個人的特徴量に対する重み付けを多用した,パーソナライズされた給与マップの公開データセット上でのアプローチをテストし,クラスタへの影響を観察する。各クラスタについて、画像から画像への変換法、主にpix2pixモデルを用いて、ユニバーサルサリエンシーマップをそのクラスタのサリエンシーマップに変換する。我々は、DeepGaze II、ML-Net、SalGANの3つの最先端のユニバーサルサリエンシ予測手法を試行し、その結果への影響を確かめる。クラスタ化塩分予測手法が最先端のユニバーサル塩分予測モデルよりも優れていることを示す。また,主観的類似性クラスタリングアルゴリズムを用いて得られたクラスタと2つのベースライン法を比較し,クラスタリング手法の有効性を実証した。我々は,その個人的特徴と既知の塩分マップに基づいて,最も適切なクラスタに新たな人材を割り当てる手法を提案する。私たちの実験では、新しい人を平均してクラスタに割り当てる方法が、高いサリエンシースコアを与えるクラスタを選択することが分かりました。

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