論文の概要: Visual Attention-Prompted Prediction and Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08420v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 15:39:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 09:05:37.095345
• Title: Visual Attention-Prompted Prediction and Learning
• Title（参考訳）: 視覚的注意喚起予測と学習
• Authors: Yifei Zhang, Siyi Gu, Bo Pan, Guangji Bai, Xiaofeng Yang, Liang Zhao
• Abstract要約: 説明(意図)誘導学習(英: Explanation(attention)-guided learning)は、トレーニングフェーズ中に人間の理解を取り入れることで、モデルの予測力を向上する手法である。 本稿では,モデル再訓練を必要とせずに,アテンションプロンプトによって誘導される直接予測を可能にするアテンションプロンプト・プロンプト予測手法を提案する。 本稿では,視覚的注意喚起をモデル決定プロセスにシームレスに統合する,視覚的注意喚起予測学習という新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.855088150305612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explanation(attention)-guided learning is a method that enhances a model's predictive power by incorporating human understanding during the training phase. While attention-guided learning has shown promising results, it often involves time-consuming and computationally expensive model retraining. To address this issue, we introduce the attention-prompted prediction technique, which enables direct prediction guided by the attention prompt without the need for model retraining. However, this approach presents several challenges, including: 1) How to incorporate the visual attention prompt into the model's decision-making process and leverage it for future predictions even in the absence of a prompt? and 2) How to handle the incomplete information from the visual attention prompt? To tackle these challenges, we propose a novel framework called Visual Attention-Prompted Prediction and Learning, which seamlessly integrates visual attention prompts into the model's decision-making process and adapts to images both with and without attention prompts for prediction. To address the incomplete information of the visual attention prompt, we introduce a perturbation-based attention map modification method. Additionally, we propose an optimization-based mask aggregation method with a new weight learning function for adaptive perturbed annotation aggregation in the attention map modification process. Our overall framework is designed to learn in an attention-prompt guided multi-task manner to enhance future predictions even for samples without attention prompts and trained in an alternating manner for better convergence. Extensive experiments conducted on two datasets demonstrate the effectiveness of our proposed framework in enhancing predictions for samples, both with and without provided prompts.
• Abstract（参考訳）: explanation(attention)-guided learningは、トレーニングフェーズ中に人間の理解を取り入れることで、モデルの予測能力を高める手法である。 注意誘導学習は有望な結果を示しているが、しばしば時間と計算コストのかかるモデル再訓練を伴う。 そこで本研究では,モデルの再トレーニングを必要とせず,注意プロンプトによる直接予測を可能にする注意喚起予測手法を提案する。 しかし、このアプローチにはいくつかの課題がある。 1) モデルの意思決定プロセスに視覚注意プロンプトを組み込んで,プロンプトがなくても将来の予測に活用するにはどうすればよいか? そして 2)不完全な情報を視覚注意プロンプトからどのように扱うか? これらの課題に対処するために,視覚的注意喚起をモデル決定プロセスにシームレスに統合し,注意喚起を伴わずに画像に適応する,視覚的注意喚起予測学習という新しいフレームワークを提案する。 視覚注意プロンプトの不完全な情報に対処するために,摂動に基づく注意マップ修正法を提案する。 さらに,アテンションマップ修正過程における適応的摂動アノテーションアグリゲーションのための新しい重み学習機能を備えた,最適化に基づくマスクアグリゲーション手法を提案する。 我々のフレームワークは、注意喚起のないサンプルであっても将来予測を高めるために、注意喚起ガイド付きマルチタスク方式で学習し、より良い収束のために交互に訓練するように設計されている。 2つのデータセットで実施した大規模な実験により,提案手法の有効性が示された。

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