Dra nytta av den snabba utvecklingen av djupinlärning tekniker, framträdande objekt upptäckt har uppnått anmärkningsvärda framsteg nyligen. Det finns dock fortfarande två stora utmaningar som hindrar dess tillämpning i inbyggda enheter, låg upplösning och tung modellvikt. I detta syfte utgör detta dokument ett exakt men kompakt djupt nätverk för effektiv detektering av viktiga föremål. Mer specifikt, med tanke på en grov Saliency förutsägelse i det djupaste skiktet, använder vi först resterande lärande för att lära sig side-output restfunktioner för Saliency förfining, som kan uppnås med mycket begränsade konvolutionsparametrar samtidigt hålla noggrannhet. För det andra föreslår vi också omvänd uppmärksamhet för att styra sådan sidoutgångsutbildning på ett uppifrån-och-ner-mässigt sätt. Genom att radera de aktuella förutsagda framträdande regionerna från sidoutmatningsfunktioner, kan nätverket så småningom utforska de saknade objektdelarna och detaljer som resulterar i hög upplösning och noggrannhet. Experiment på sex referensdatauppsättningar visar att den föreslagna metoden på ett gynnsamt sätt kan jämföras med de senaste metoderna och med fördelar när det gäller enkelhet, effektivitet (45 FPS) och modellstorlek (81 MB).
RA REF inför omvänd uppmärksamhet med side-output restinlärning för att förfina saliency-kartan på ett uppifrån-och-ner-sätt.
Reverse Attention for Salient Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}