論文の概要: Just Noticeable Visual Redundancy Forecasting: A Deep Multimodal-driven Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10372v1
• Date: Sat, 18 Mar 2023 09:36:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 19:45:23.938740
• Title: Just Noticeable Visual Redundancy Forecasting: A Deep Multimodal-driven Approach
• Title（参考訳）: 視覚的冗長性予測: 深いマルチモーダル駆動アプローチ
• Authors: Wuyuan Xie, Shukang Wang, Sukun Tian, Lirong Huang, Ye Liu, Miaohui Wang
• Abstract要約: JND(Just noticeable difference)とは、人間の目が知覚できない最大の視覚変化を指す用語である。 本稿では,JNDモデリングをエンドツーエンドのマルチモーダル,すなわちhmJND-Netの観点から検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.600496805298778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Just noticeable difference (JND) refers to the maximum visual change that human eyes cannot perceive, and it has a wide range of applications in multimedia systems. However, most existing JND approaches only focus on a single modality, and rarely consider the complementary effects of multimodal information. In this article, we investigate the JND modeling from an end-to-end homologous multimodal perspective, namely hmJND-Net. Specifically, we explore three important visually sensitive modalities, including saliency, depth, and segmentation. To better utilize homologous multimodal information, we establish an effective fusion method via summation enhancement and subtractive offset, and align homologous multimodal features based on a self-attention driven encoder-decoder paradigm. Extensive experimental results on eight different benchmark datasets validate the superiority of our hmJND-Net over eight representative methods.
• Abstract（参考訳）: Just noticeable difference (JND) とは、人間の目では認識できない最大の視覚変化であり、マルチメディアシステムにおいて幅広い応用がある。 しかし、既存のJNDアプローチのほとんどは単一のモダリティにのみ焦点をあてており、マルチモーダル情報の相補的効果を考えることは滅多にない。 本稿では、JNDモデリングをエンドツーエンドのホモロジー・マルチモーダル・パースペクティブ、すなわちhmJND-Netから検討する。 具体的には,視覚に敏感な3つの重要なモダリティを探索する。 ホモロジカルなマルチモーダル情報をよりよく活用するために,要約エンハンスメントと減算オフセットによる効果的な融合法を確立し,自己アテンション駆動型エンコーダデコーダパラダイムに基づいてホモロジカルなマルチモーダル特徴を整列する。 8つのベンチマークデータセットの大規模な実験結果から, hmJND-Netの8つの代表的手法に対する優位性を検証した。

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