Attentional Push: A Deep Convolutional Network for Augmenting Image Salience with Shared Attention Modeling in Social Scenes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We present a novel visual attention tracking technique based on Shared Attention modeling. By considering the viewer as a participant in the activity occurring in the scene, our model learns the loci of attention of the scene actors and use it to augment image salience. We go beyond image salience and instead of only computing the power of image regions to pull attention, we also consider the strength with which the scene actors push attention to the region in question, thus the term Attentional Push. We present a convolutional neural network (CNN) which augments standard saliency models with Attentional Push. Our model contains two pathways: an Attentional Push pathway which learns the gaze location of the scene actors and a saliency pathway. These are followed by a shallow augmented saliency CNN which combines them and generates the augmented saliency. For training, we use transfer learning to initialize and train the Attentional Push CNN by minimizing the classification error of following the actors gaze location on a 2-D grid using a large-scale gaze-following dataset. The Attentional Push CNN is then fine-tuned along with the augmented saliency CNN to minimize the Euclidean distance between the augmented saliency and ground truth fixations using an eye-tracking dataset, annotated with the head and the gaze location of the scene actors. We evaluate our model on three challenging eye fixation datasets, SALICON, iSUN and CAT2000, and illustrate significant improvements in predicting viewers fixations in social scenes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle