Vi föreslår en dynamisk beräkningstidsmodell för att påskynda den genomsnittliga bearbetningstiden för återkommande visuell uppmärksamhet (RAM). I stället för uppmärksamhet med ett fast antal steg för varje ingångsbild lär sig modellen att bestämma när man ska stanna i farten. För att uppnå detta lägger vi till ytterligare en fortsättning/stopp-åtgärd per steg i RAM-minnet och använder förstärkningslärande för att lära oss både den optimala uppmärksamhetspolitiken och stoppa politiken. Ändringen är enkel men kan dramatiskt spara den genomsnittliga beräkningstiden samtidigt som samma igenkänningsprestanda som RAM. Experimentella resultat på CUB-200-2011 och Stanford Cars datauppsättning visar att den dynamiska beräkningsmodellen kan fungera effektivt för finkornig bildigenkänning.Källkoden för detta papper kan erhållas från https://github.com/baidu-research/DT-RAM
DT-RAM REF föreslog en dynamisk beräkningstidsmodell för återkommande visuell uppmärksamhet, som kan delta på den mest diskriminerande delen i dynamiska steg.
Dynamic Computational Time for Visual Attention
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}