Konvolutionella neurala nätverk har framträtt som den ledande metoden för klassificering och segmentering av bilder. I vissa fall är det önskvärt att fokusera nätets uppmärksamhet på en viss region i bilden. Ett sådant fall är erkännandet av innehållet i transparenta fartyg, där fartygsregionen i bilden redan är känd. Detta arbete presenterar en ventilfilter metod för att fokusera uppmärksamheten av nätet på en region av intresse (ROI). I detta tillvägagångssätt, ROI infogas i nätet som en binär karta. Nätet använder en annan uppsättning convolution filter för ROI och bakgrundsbild regioner, vilket resulterar i en annan uppsättning funktioner som extraheras från varje region. Mer exakt, för varje filter som används på bilden, finns ett motsvarande ventilfilter som fungerar på ROI-kartan och bestämmer de regioner där motsvarande bildfilter kommer att användas. Detta ventilfilter fungerar effektivt som en ventil som hämmar specifika funktioner i olika bildområden enligt ROI-kartan. Dessutom presenteras en ny datauppsättning för bilder av material i glaskärl i en kemilaboratoriummiljö. Denna datauppsättning innehåller tusen bilder med pixelvis annotering enligt kategorier som sträcker sig från fylld och tom till den exakta fasen av materialet inuti kärlet. Resultaten av ventilfiltrets inflygning och helt konvolutionella neurala nät (FCN) utan ROI-ingång jämförs baserat på denna datamängd.
Ett CNN:s uppmärksamhet på en specifik region av intresse (ROI) av bilden har också undersökts på olika sätt, från att använda ROI som ytterligare indata till nätet till att använda olika filter i olika bildregioner REF.
Setting an attention region for convolutional neural networks using region selective features, for recognition of materials within glass vessels
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}