Vi presenterar en uppmärksamhetsbaserad modell för att känna igen flera objekt i bilder. Den föreslagna modellen är ett djupt återkommande neuralt nätverk utbildat med förstärkning lärande för att ta hand om de mest relevanta regionerna av inmatningsbilden. Vi visar att modellen lär sig att både lokalisera och känna igen flera objekt trots att endast klassetiketter ges under utbildningen. Vi utvärderar modellen på den utmanande uppgiften att transkribera hus nummersekvenser från Google Street View bilder och visar att det är både mer exakt än de toppmoderna convolutional nätverk och använder färre parametrar och mindre beräkning.
I REF används en uppmärksamhetsbaserad modell för att identifiera flera objekt i en bild genom att använda förstärkningslärande för att identifiera de mest relevanta regionerna i indatabilden.
Visual Attention