Visuell förklaring gör det möjligt för människor att förstå beslutsfattandet av djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN), men det är inte tillräckligt för att bidra till att förbättra CNN prestanda. I detta dokument fokuserar vi på uppmärksamhetskartan för visuell förklaring, som representerar ett högt svarsvärde som uppmärksamhetsplats i bildigenkänning. Denna uppmärksamhetsregion förbättrar CNN:s resultat avsevärt genom att införa en uppmärksamhetsmekanism som fokuserar på en viss region i en image. I detta arbete föreslår vi Attention Branch Network (ABN), som utökar en responsbaserad visuell förklaringsmodell genom att införa en grenstruktur med en uppmärksamhetsmekanism. ABN kan tillämpas på flera bildigenkänningsuppgifter genom att införa en gren för uppmärksamhetsmekanismen och kan tränas för visuell förklaring och bildigenkänning på ett end-to-end-sätt. Vi utvärderar ABN på flera bildigenkänning uppgifter såsom bildklassificering, finkornig igenkänning, och flera ansiktsattribut igenkänning. Experimentella resultat indikerar att ABN överträffar baslinjemodellerna för dessa bildigenkänningsuppgifter och samtidigt skapar en uppmärksamhetskarta för visuell förklaring. Vår kod finns tillgänglig 1.
Multi-ABN är inspirerad av uppmärksamhet grenen nätverk (ABN) REF.
Attention Branch Network: Learning of Attention Mechanism for Visual Explanation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}