Djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) har gjort betydande förbättringar i fråga om förutsägelser om mänsklig uppmärksamhet. Det finns fortfarande utrymme för förbättringar jämfört med modeller som bygger på djupinlärning och som inte uttryckligen behandlar problem med att lära sig skal-rymd-funktioner. Vår metod lär sig att förutsäga människans ögonfixering med vyfria scener baserade på en end-to-end djupinlärning arkitektur. Uppmärksamhetsmodellen fångar hierarkisk hållbarhetsinformation från djupa, grova lager med global saltinformation till ytliga, fina lager med lokal saltrespons. Vi baserar vår modell på en skippa-lager nätverksstruktur, som förutspår mänsklig uppmärksamhet från flera konvolutionella lager med olika mottagningsfält. Slutlig lönsamhetsprognos uppnås genom samarbete mellan dessa globala och lokala förutsägelser. Vår modell lärs in med en djup övervakningsmetod, där övervakning direkt matas in i flernivåskikt, istället för tidigare metoder att tillhandahålla övervakning endast vid utdataskiktet och sprida denna övervakning tillbaka till tidigare lager. Vår modell innehåller därmed multi-level Saliency förutsägelser inom ett enda nätverk, vilket avsevärt minskar redundansen av tidigare metoder för att lära sig flera nätverksströmmar med olika ingångsskalor. Omfattande experimentell analys av olika utmanande referensdata visar att vår metod ger toppmoderna resultat med konkurrenskraftig sluttid. Index Terms-visuell uppmärksamhet förutsägelse, konvolutionella neurala nätverk, visuell saliency upptäckt, djupt lärande, mänskliga ögon fixering förutsägelse, djup övervakning.
Wang och Shen REF tillämpade en end-to-end CNN för att förutsäga multilevel saliency från inmatningen av en bild.
Deep Visual Attention Prediction
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 27, No. 5, pp 2368-2378, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}