論文の概要: Vision Eagle Attention: a new lens for advancing image classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10564v2
- Date: Mon, 09 Dec 2024 05:00:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:50:51.371881
- Title: Vision Eagle Attention: a new lens for advancing image classification
- Title（参考訳）: Vision Eagle Attention: 画像分類の進歩のための新しいレンズ
- Authors: Mahmudul Hasan,
- Abstract要約: コンボリューショナルな空間的注意力を用いた視覚的特徴抽出を促進する新しい注意機構であるビジョンイーグル注意(Vision Eagle Attention)を導入する。
このモデルは、局所的な空間的特徴を捉えるために畳み込みを適用し、画像の最も情報性の高い領域を選択的に強調するアテンションマップを生成する。
Vision Eagle Attentionを軽量なResNet-18アーキテクチャに統合しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8158530638728501
- License:
- Abstract: In computer vision tasks, the ability to focus on relevant regions within an image is crucial for improving model performance, particularly when key features are small, subtle, or spatially dispersed. Convolutional neural networks (CNNs) typically treat all regions of an image equally, which can lead to inefficient feature extraction. To address this challenge, I have introduced Vision Eagle Attention, a novel attention mechanism that enhances visual feature extraction using convolutional spatial attention. The model applies convolution to capture local spatial features and generates an attention map that selectively emphasizes the most informative regions of the image. This attention mechanism enables the model to focus on discriminative features while suppressing irrelevant background information. I have integrated Vision Eagle Attention into a lightweight ResNet-18 architecture, demonstrating that this combination results in an efficient and powerful model. I have evaluated the performance of the proposed model on three widely used benchmark datasets: FashionMNIST, Intel Image Classification, and OracleMNIST, with a primary focus on image classification. Experimental results show that the proposed approach improves classification accuracy. Additionally, this method has the potential to be extended to other vision tasks, such as object detection, segmentation, and visual tracking, offering a computationally efficient solution for a wide range of vision-based applications. Code is available at: https://github.com/MahmudulHasan11085/Vision-Eagle-Attention.git
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンタスクでは、特に重要な特徴が小さく、微妙で、空間的に分散している場合、画像内の関連領域にフォーカスする能力は、モデル性能を改善するために重要である。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は通常、画像のすべての領域を等しく扱い、非効率な特徴抽出につながる可能性がある。
この課題に対処するために、私は、畳み込み空間的注意を用いた視覚的特徴抽出を強化する新しい注意機構であるVision Eagle Attentionを紹介した。
このモデルは、局所的な空間的特徴を捉えるために畳み込みを適用し、画像の最も情報性の高い領域を選択的に強調するアテンションマップを生成する。
この注意機構により、モデルは無関係な背景情報を抑えながら差別的特徴に焦点を合わせることができる。
Vision Eagle Attentionを軽量なResNet-18アーキテクチャに統合しました。
FashionMNIST(英語版)、Intel Image Classification(英語版)、OracleMNIST(英語版)の3つの広く使用されているベンチマークデータセットで提案モデルの性能を評価し、画像分類に重点を置いている。
実験結果から,提案手法は分類精度を向上することが示された。
さらに、この方法は、オブジェクト検出、セグメンテーション、視覚追跡などの他の視覚タスクにも拡張できる可能性があり、幅広い視覚ベースのアプリケーションに対して、計算的に効率的なソリューションを提供する。
コードは、https://github.com/MahmudulHasan11085/Vision-Eagle-Attention.gitで入手できる。
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