Bottom-Up Attention Guidance for Recurrent Image Recognition
Tutkimustuotos › › vertaisarvioitu
Yksityiskohdat
| Alkuperäiskieli | Englanti |
|---|---|
| Otsikko | 2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) |
| Kustantaja | IEEE |
| Sivut | 3004-3008 |
| Sivumäärä | 5 |
| ISBN (elektroninen) | 978-1-4799-7061-2 |
| ISBN (painettu) | 978-1-4799-7062-9 |
| DOI - pysyväislinkit | |
| Tila | Julkaistu - lokakuuta 2018 |
| OKM-julkaisutyyppi | A4 Artikkeli konferenssijulkaisussa |
| Tapahtuma | IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE PROCESSING - Kesto: 1 tammikuuta 1900 → … |
Julkaisusarja
| Nimi | |
|---|---|
| ISSN (elektroninen) | 2381-8549 |
Conference
| Conference | IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE PROCESSING |
|---|---|
| Ajanjakso | 1/01/00 → … |
Tiivistelmä
This paper presents a recurrent neural network architecture, guided by the bottom-up attention, for the recognition task. The proposed architecture processes an input image as a sequence of selectively chosen patches. The patches are chosen from the salient regions of the input image. Using human driven saliency maps from gaze, the benefit of such a selection process is first shown. Next, the performance of computational models of bottom-up attention are assessed as alternative to human attention.