論文の概要: Advancing TDFN: Precise Fixation Point Generation Using Reconstruction Differences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15603v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 17:05:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:56:25.025968
• Title: Advancing TDFN: Precise Fixation Point Generation Using Reconstruction Differences
• Title（参考訳）: TDFN:再構成差を利用した高精度固定点生成
• Authors: Shuguang Wang, Yuanjing Wang,
• Abstract要約: Wang and Wang (2025) は、その固定機構に基づいたタスク駆動固定ネットワーク (TDFN) を提案した。 本稿では,再構成画像と入力画像の差を利用した修正点生成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Wang and Wang (2025) proposed the Task-Driven Fixation Network (TDFN) based on the fixation mechanism, which leverages low-resolution information along with high-resolution details near fixation points to accomplish specific visual tasks. The model employs reinforcement learning to generate fixation points. However, training reinforcement learning models is challenging, particularly when aiming to generate pixel-level accurate fixation points on high-resolution images. This paper introduces an improved fixation point generation method by leveraging the difference between the reconstructed image and the input image to train the fixation point generator. This approach directs fixation points to areas with significant differences between the reconstructed and input images. Experimental results demonstrate that this method achieves highly accurate fixation points, significantly enhances the network's classification accuracy, and reduces the average number of required fixations to achieve a predefined accuracy level.
• Abstract（参考訳）: Wang and Wang (2025) は、修正機構に基づくタスク駆動固定ネットワーク (TDFN) を提案した。 このモデルは強化学習を用いて固定点を生成する。 しかし、特に高解像度画像上でピクセルレベルの正確な固定点の生成を目指す場合、強化学習モデルの訓練は困難である。 本稿では、再構成画像と入力画像の差を利用して固定点生成を訓練することにより、改良された固定点生成法を提案する。 このアプローチは、再構成画像と入力画像の間に大きな違いがある領域に固定点を向ける。 実験により,本手法は高精度な固定点を実現し,ネットワークの分類精度を著しく向上し,必要な固定点数の平均値を低減し,予め定義された精度レベルを達成することを示す。

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