論文の概要: Clustered Saliency Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02205v2
• Date: Fri, 3 Nov 2023 17:22:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 18:43:54.908207
• 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,個人的特徴と既知のサリエンシマップに基づいて,被験者をクラスタに分割する。 本稿では,クラスタ化サリエンシ予測手法が,汎用サリエンシ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）: 7.587433494017506
• 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 subjects into clusters based on their personal features and their known saliency maps, and generates an image salience model conditioned on the cluster label. We test our approach on a public dataset of personalized saliency maps and cluster the subjects using selected importance weights for personal feature factors. We propose the Multi-Domain Saliency Translation model which uses image stimuli and universal saliency maps to predict saliency maps for each cluster. For obtaining universal saliency maps, we applied various state-of-the-art methods, DeepGaze IIE, ML-Net and SalGAN, and compared their effectiveness in our system. We show that our Clustered Saliency Prediction technique outperforms the 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 our algorithm with some baseline methods. Finally, we propose an approach to assign new people to their most appropriate cluster and prove its usefulness in the experiments.
• 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,個人的特徴と既知のサリエンシマップに基づいて,被験者をクラスタに分割し,クラスタラベルに条件付き画像サリエンスモデルを生成する。 本研究では,個人的特徴因子の選択重みを用いた個人別サプライエンシマップの公開データセットを用いて,被験者をクラスタリングする手法を提案する。 本稿では,画像刺激とユニバーサル・サリエンシマップを用いて,クラスタごとのサリエンシマップを予測するマルチドメイン・サリエンシ変換モデルを提案する。 ユニバーサル・サリエンシ・マップを得るために,DeepGaze IIE,ML-Net,SalGANといった最先端の手法を適用し,その有効性を比較した。 本稿では,クラスタ化サリエンシ予測手法が汎用サリエンシ予測モデルより優れていることを示す。 また,本アルゴリズムで得られたクラスタを用いて,クラスタ化塩分予測の結果をベースライン法と比較することにより,クラスタリング手法の有効性を実証する。 最後に,新しい人を最も適切なクラスタに配置し,実験でその有用性を証明する手法を提案する。

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