論文の概要: Human Scanpath Prediction in Target-Present Visual Search with Semantic-Foveal Bayesian Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18503v1
• Date: Thu, 24 Jul 2025 15:19:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-25 15:10:43.918664
• Title: Human Scanpath Prediction in Target-Present Visual Search with Semantic-Foveal Bayesian Attention
• Title（参考訳）: セマンティック・Foveal Bayesianアテンションを用いた目標視探索における人間の走査パス予測
• Authors: João Luzio, Alexandre Bernardino, Plinio Moreno,
• Abstract要約: SemBA-FASTは、ターゲットの視覚検索における人間の視覚的注意を予測するためのトップダウンフレームワークである。 我々は、COCO-Search18ベンチマークデータセット上でSemBA-FASTを評価し、その性能を他のスキャンパス予測モデルと比較した。 これらの知見は、人間のような注意モデリングのためのセマンティック・フレーバー・確率的フレームワークの能力に関する貴重な知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.99728312519117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In goal-directed visual tasks, human perception is guided by both top-down and bottom-up cues. At the same time, foveal vision plays a crucial role in directing attention efficiently. Modern research on bio-inspired computational attention models has taken advantage of advancements in deep learning by utilizing human scanpath data to achieve new state-of-the-art performance. In this work, we assess the performance of SemBA-FAST, i.e. Semantic-based Bayesian Attention for Foveal Active visual Search Tasks, a top-down framework designed for predicting human visual attention in target-present visual search. SemBA-FAST integrates deep object detection with a probabilistic semantic fusion mechanism to generate attention maps dynamically, leveraging pre-trained detectors and artificial foveation to update top-down knowledge and improve fixation prediction sequentially. We evaluate SemBA-FAST on the COCO-Search18 benchmark dataset, comparing its performance against other scanpath prediction models. Our methodology achieves fixation sequences that closely match human ground-truth scanpaths. Notably, it surpasses baseline and other top-down approaches and competes, in some cases, with scanpath-informed models. These findings provide valuable insights into the capabilities of semantic-foveal probabilistic frameworks for human-like attention modelling, with implications for real-time cognitive computing and robotics.
• Abstract（参考訳）: ゴール指向の視覚タスクでは、人間の知覚はトップダウンとボトムアップの両方の手がかりによって導かれる。 同時に、胎児の視力は、注意を効果的に導く上で重要な役割を担っている。 バイオインスパイアされた計算アテンションモデルに関する最近の研究は、人間のスキャンパスデータを利用して新しい最先端のパフォーマンスを実現することによって、ディープラーニングの進歩を生かした。 本研究では,SemBA-FAST(Semantic-based Bayesian Attention for Foveal Active Visual Search Tasks)の性能評価を行う。 SemBA-FASTは、深層物体検出と確率論的セマンティックフュージョン機構を統合して、注意マップを動的に生成し、事前訓練された検出器と人工巣を利用して、トップダウンの知識を更新し、修正予測を逐次改善する。 我々は、COCO-Search18ベンチマークデータセット上でSemBA-FASTを評価し、その性能を他のスキャンパス予測モデルと比較した。 提案手法は,ヒトの地表面構造と密に一致した固定配列を実現する。 特に、ベースラインやその他のトップダウンアプローチを超え、場合によってはスキャンパスインフォームドモデルと競合する。 これらの知見は、人間のような注意モデリングのためのセマンティック・フレーバー・確率的フレームワークの能力に関する貴重な洞察を与え、リアルタイム認知コンピューティングやロボティクスに影響を及ぼす。

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