I detta dokument föreslås en Agile Aggregateing Multi-Level feaTure ram (Agile Amulet) för framträdande objektdetektering. Agile Amulet bygger på tidigare arbeten för att förutsäga saliency kartor med hjälp av multi-level convolutional funktioner. Jämfört med tidigare arbeten, använder Agile Amulet några viktiga innovationer för att förbättra utbildning och testhastighet samtidigt öka förutsägelse noggrannhet. Mer specifikt introducerar vi först en kontextuell uppmärksamhet modul som snabbt kan belysa de mest framträdande objekt eller regioner med kontextuella pyramider. Således styr den effektivt den lågskikts-konvolutionella funktionen lärande och talar om för ryggradsnätverket var man ska leta. Den sammanhangsberoende uppmärksamhetsmodulen är en helt konvolutionell mekanism som samtidigt lär sig kompletterande funktioner och förutsäger Saliency scores vid varje pixel. Dessutom föreslår vi en ny metod för att aggregera djupkonvolutionella funktioner på flera nivåer. Som ett resultat av detta kan vi använda de integrerade sidoutmatningsfunktionerna enbart i förträngda konvolutionsnätverk, vilket avsevärt minskar modellparametrarna som leder till en modellstorlek på 67 MB, ungefär hälften av Amulet. Jämfört med andra metoder baserade på djupinlärning är Agile Amulet mycket lättare, löper snabbare (30 fps i realtid) och uppnår högre prestanda på sju offentliga riktmärken både kvantitativt och kvalitativt.
För att påskynda slutsatsen av SOD, Zhang et al. REF introducerar en kontextuell uppmärksamhetsmodul som snabbt kan belysa de mest framträdande objekten eller regionerna med kontextuella pyramider.
Agile Amulet: Real-Time Salient Object Detection with Contextual Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}