論文の概要: Simulating Human Gaze with Neural Visual Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12100v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 09:02:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 18:12:03.322350
• Title: Simulating Human Gaze with Neural Visual Attention
• Title（参考訳）: 神経視覚による人間の視線のシミュレーション
• Authors: Leo Schwinn, Doina Precup, Bjoern Eskofier and Dario Zanca
• Abstract要約: 我々は、下流の視覚課題のガイダンスをアテンション・モデリングに統合するニューラル・ビジュアル・アテンション(NeVA)アルゴリズムを提案する。 我々は、生物学的に制約されたニューラルネットワークが、この目的のために訓練されることなく、人間の様のスキャンパスを生成することを観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.65733084492857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing models of human visual attention are generally unable to incorporate direct task guidance and therefore cannot model an intent or goal when exploring a scene. To integrate guidance of any downstream visual task into attention modeling, we propose the Neural Visual Attention (NeVA) algorithm. To this end, we impose to neural networks the biological constraint of foveated vision and train an attention mechanism to generate visual explorations that maximize the performance with respect to the downstream task. We observe that biologically constrained neural networks generate human-like scanpaths without being trained for this objective. Extensive experiments on three common benchmark datasets show that our method outperforms state-of-the-art unsupervised human attention models in generating human-like scanpaths.
• Abstract（参考訳）: 既存の人間の視覚的注意のモデルは、一般的に直接的なタスクガイダンスを取り入れられないため、シーンを探索する際に意図や目標をモデル化することはできない。 下流の視覚タスクのガイダンスをアテンション・モデリングに統合するために,ニューラル・ビジュアル・アテンション(NeVA)アルゴリズムを提案する。 この目的のために,我々は神経回路網にフォブテッドビジョンの生物学的制約を課し,注意機構を訓練し,下流タスクに対する性能を最大化する視覚探索を生成する。 生物学的に制約されたニューラルネットワークは、この目的のために訓練されることなく、人間の様のスキャンパスを生成する。 3つの一般的なベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、我々の手法はヒトのようなスキャンパスを生成する際に、最先端の人間の注意モデルより優れていることが示された。

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