論文の概要: UniAR: A Unified model for predicting human Attention and Responses on visual content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10175v3
• Date: Thu, 31 Oct 2024 08:10:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:57:43.706381
• Title: UniAR: A Unified model for predicting human Attention and Responses on visual content
• Title（参考訳）: UniAR:視覚的コンテンツに対する人間の注意と反応を予測する統一モデル
• Authors: Peizhao Li, Junfeng He, Gang Li, Rachit Bhargava, Shaolei Shen, Nachiappan Valliappan, Youwei Liang, Hongxiang Gu, Venky Ramachandran, Golnaz Farhadi, Yang Li, Kai J Kohlhoff, Vidhya Navalpakkam,
• Abstract要約: 多様な視覚コンテンツにまたがる人間の注意と嗜好行動の統一モデルUniARを提案する。 自然画像、Webページ、グラフィックデザインにまたがる様々な公開データセットに基づいてUniARをトレーニングし、複数のベンチマークでSOTA性能を達成する。 潜在的なアプリケーションには、UI/視覚コンテンツの有効性に関する即時フィードバックの提供や、デザイナとコンテンツ作成モデルによる人間中心の改善のための作成の最適化などが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.281060227170792
• License:
• Abstract: Progress in human behavior modeling involves understanding both implicit, early-stage perceptual behavior, such as human attention, and explicit, later-stage behavior, such as subjective preferences or likes. Yet most prior research has focused on modeling implicit and explicit human behavior in isolation; and often limited to a specific type of visual content. We propose UniAR -- a unified model of human attention and preference behavior across diverse visual content. UniAR leverages a multimodal transformer to predict subjective feedback, such as satisfaction or aesthetic quality, along with the underlying human attention or interaction heatmaps and viewing order. We train UniAR on diverse public datasets spanning natural images, webpages, and graphic designs, and achieve SOTA performance on multiple benchmarks across various image domains and behavior modeling tasks. Potential applications include providing instant feedback on the effectiveness of UIs/visual content, and enabling designers and content-creation models to optimize their creation for human-centric improvements.
• Abstract（参考訳）: 人間の行動モデリングの進歩は、人間の注意のような暗黙的、初期的な知覚的行動と、主観的嗜好や好意のような明示的、後期的な行動の両方を理解することを含む。 しかし、これまでのほとんどの研究は、暗黙的かつ明示的な人間の振る舞いを単独でモデリングすることに重点を置いており、しばしば特定の種類の視覚的コンテンツに限られている。 多様な視覚コンテンツにまたがる人間の注意と嗜好行動の統一モデルUniARを提案する。 UniARはマルチモーダルトランスフォーマーを利用して満足度や美的品質などの主観的なフィードバックを予測し、基礎となる人間の注意や相互作用のヒートマップや視聴順序を予測する。 我々は、自然画像、Webページ、グラフィックデザインにまたがる様々なパブリックデータセットに基づいてUniARをトレーニングし、様々な画像ドメインと振る舞いモデリングタスクにわたる複数のベンチマークでSOTAパフォーマンスを達成する。 潜在的なアプリケーションには、UI/視覚コンテンツの有効性に関する即時フィードバックの提供や、デザイナとコンテンツ作成モデルによる人間中心の改善のための作成の最適化などが含まれる。

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