Sammanhang spelar en viktig roll i detektionsarbetet. Med tanke på en kontextregion är dock inte all kontextuell information till nytta för den slutliga uppgiften. I detta dokument föreslår vi en ny pixel-wise kontextuell uppmärksamhet nätverk, dvs., PiCANet, att lära sig att selektivt delta i informativa sammanhang platser för varje pixel. Specifikt, för varje pixel, kan det generera en uppmärksamhet karta där varje uppmärksamhet vikt motsvarar den kontextuella relevansen på varje sammanhang plats. En närvarande kontextuell funktion kan sedan konstrueras genom att selektivt samla den kontextuella informationen. Vi formulerar det föreslagna PiCANet i både globala och lokala former för att delta i globala respektive lokala sammanhang. Båda modellerna är helt olika och kan integreras i CNN för gemensam utbildning. Vi införlivar även de föreslagna modellerna med U-Net-arkitekturen för att upptäcka viktiga objekt. Omfattande experiment visar att de föreslagna PiCANets kan konsekvent förbättra detektionsprestandan. De globala och lokala PiCANets underlättar inlärning av globala kontraster respektive homogenitet. Som ett resultat av detta kan vår soliditetsmodell upptäcka framträdande objekt mer exakt och enhetligt, och på så sätt prestera gynnsamt mot de toppmoderna metoderna. * Korresponderande författare Nyligen, konvolutionella neurala nätverk (CNN) har införts i Saliency detektion för att lära sig effektiv kontextuell representation. Specifikt, flera metoder [18, 24, 47] först direkt använda CNNs för att extrahera funktioner från flera bildregioner med varierande sammanhang och därefter kombinera dessa kontextuella funktioner för att sluta sig till sundhet. Några andra modeller [17, 19, 23, 22, 37, 9, 26, 45, 46, 38] antar helt konvolutionella nätverk [25] för funktionsrepresentation på varje bildplats och skapar en solid karta på ett konvolutionellt sätt. I dessa modeller, den första skolan extraherar kontextuella funktioner från varje indata bildregion, medan den andra ett extraherar funktioner på varje bild plats från dess motsvarande mottagliga fält. Alla befintliga modeller använder dock kontextregioner holistiskt för att konstruera kontextuella funktioner, där informationen på varje kontextuell plats är integrerad. Intuitivt, för en viss bild pixel, inte alla dess kontextuella information bidrar till sitt slutliga beslut. Vissa relaterade regioner är vanligtvis mer användbara, medan andra bullriga svar bör förkastas. Till exempel, för den röda prick pixel i den första raden i Figur 1, Vi måste jämföra det med bakgrunden för att dra slutsatsen sin globala kontrast. Om vi vill
Liu m.fl. REF lär sig att selektivt delta i informativa sammanhang platser för varje pixel.
PiCANet: Learning Pixel-Wise Contextual Attention for Saliency Detection
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}