論文の概要: An Inter-observer consistent deep adversarial training for visual scanpath prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07336v2
• Date: Tue, 11 Jul 2023 09:01:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 19:19:37.824394
• Title: An Inter-observer consistent deep adversarial training for visual scanpath prediction
• Title（参考訳）: 視覚スキャンパス予測のためのobserver間一貫性のあるディープ・コンバーサル・トレーニング
• Authors: Mohamed Amine Kerkouri, Marouane Tliba, Aladine Chetouani, Alessandro Bruno
• Abstract要約: 本稿では,軽量なディープニューラルネットワークによるスキャンパス予測のための,サーバ間一貫した対向トレーニング手法を提案する。 我々は、最先端の手法に関して、我々のアプローチの競争力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.46953851227454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The visual scanpath is a sequence of points through which the human gaze moves while exploring a scene. It represents the fundamental concepts upon which visual attention research is based. As a result, the ability to predict them has emerged as an important task in recent years. In this paper, we propose an inter-observer consistent adversarial training approach for scanpath prediction through a lightweight deep neural network. The adversarial method employs a discriminative neural network as a dynamic loss that is better suited to model the natural stochastic phenomenon while maintaining consistency between the distributions related to the subjective nature of scanpaths traversed by different observers. Through extensive testing, we show the competitiveness of our approach in regard to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 視覚スキャンパス(visual scanpath)は、シーンを探索しながら人間の視線が動く点のシーケンスである。 視覚的注意研究の基盤となる基本的な概念である。 その結果,近年,これらの予測能力が重要な課題となっている。 本稿では,軽量深層ニューラルネットワークによるスキャニングパス予測のための,オブザーバ間の一貫性のある逆向学習手法を提案する。 本手法は、異なる観測者によって横断される走査パスの主観的性質に関する分布間の整合性を維持しつつ、自然な確率現象をモデル化するのに適した動的損失として識別ニューラルネットワークを用いる。 広範なテストを通じて、最先端の手法に対する我々のアプローチの競争力を示す。

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