論文の概要: RecNet: Early Attention Guided Feature Recovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09409v1
- Date: Sat, 18 Feb 2023 19:53:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-21 18:46:55.154534
- Title: RecNet: Early Attention Guided Feature Recovery
- Title（参考訳）: RecNet: 早期注意誘導機能回復
- Authors: Subrata Biswas, Bashima Islam
- Abstract要約: センサの不確かさは入力ストリームの破損を招き、ディープニューラルネットワーク(DNN)の性能を阻害する
本稿では,入力特徴量の全要素における情報エントロピーを推定し,不足情報を入力特徴量行列に補間するRecNetを提案する。
提案手法は,マイクロホンアレイからの音声ストリームが劣化する音事象検出および位置推定アプリケーション上で評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Uncertainty in sensors results in corrupted input streams and hinders the
performance of Deep Neural Networks (DNN), which focus on deducing information
from data. However, for sensors with multiple input streams, the relevant
information among the streams correlates and hence contains mutual information.
This paper utilizes this opportunity to recover the perturbed information due
to corrupted input streams. We propose RecNet, which estimates the information
entropy at every element of the input feature to the network and interpolates
the missing information in the input feature matrix. Finally, using the
estimated information entropy and interpolated data, we introduce a novel
guided replacement procedure to recover the complete information that is the
input to the downstream DNN task. We evaluate the proposed algorithm on a sound
event detection and localization application where audio streams from the
microphone array are corrupted. We have recovered the performance drop due to
the corrupted input stream and reduced the localization error with
non-corrupted input streams.
- Abstract（参考訳）: センサの不確実性は入力ストリームの破損を引き起こし、データから情報を引き出すことに焦点を当てたディープニューラルネットワーク(dnn)のパフォーマンスを阻害する。
しかし、複数の入力ストリームを持つセンサでは、ストリーム間の関連情報は相関し、相互情報を含む。
本稿では,この機会を利用して,入力ストリームの破損による混乱情報を復元する。
本稿では,入力特徴量の各要素の情報エントロピーをネットワークに推定し,入力特徴量行列の欠落情報を補間するrecnetを提案する。
最後に、推定情報エントロピーと補間データを用いて、下流DNNタスクへの入力である完全な情報を復元するための新しいガイド付き置換手順を導入する。
提案手法は,マイクロホンアレイからの音声ストリームが破損する音イベント検出と局所化の応用について評価する。
故障した入力ストリームによる性能低下を回復し,非破壊入力ストリームによるローカライズエラーを低減した。
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