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7月10日(月)dl
1.
DeepFix: A Fully
Convolutional Neural Network for Predicting Human Eye Fixations Kruthiventi, Srinivas SS, Kumar Ayush, and Radhakrishnan Venkatesh Babu. IEEE Transactions on Image Processing (2017). http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7937829 2017/7/10 Deep Learningゼミ M2小山望海
2.
はじめに • 人がものを見るときには、大きく分けて2つの要因がある – 反射(bottom-up) –
経験(top-down) • 目的:画像の中で人が反射的に見る場所を推定する • サリエンシーマップの作成 – サリエンシー:bottom-up性注意を誘引する特性 – 視覚刺激のサリエンシーを計算して単一の2次元マップとして表現し たもの
3.
DeepFixの構造 • 入力:W×H×3(RGB) • 5つの畳み込み部分 –
①②は2つの畳み込み層(ReLU) – ③④⑤は3つの畳み込み層(ReLU) – ①~④はマックスプーリング層(3×3) • ①~③はストライド2 • 最初の5層はVGG-16に130万枚の画像 を学習させた重みを用いて初期化 VGG-16
4.
DeepFixの構造 • ⑤でカーネルに穴を入れる – 使うメモリを増やさずに 入力領域を大きくできる •
Inception Module(⑥) – 1×1、3×3の2種類の畳み込み層を用いて異なる スケールの情報を抽出する • Location Biased Convolutional(LBC)層(⑦) – 位置に依存するバイアスをかける • 最終的にサリエンシー・マップが出力される
5.
LBC(Location Biased Convolutional)層 中心バイアス •
人の目線のもう一つの特徴:中心に目線が行きやすい → 中心にバイアスをかける 𝑅 𝑐 𝑥, 𝑦 = R 𝑖,𝑗 𝐼 𝑥 + 𝑖, 𝑦 + 𝑗 ・𝑊𝑐 𝑖, 𝑗 +𝐿 𝑥 + 𝑖, 𝑦 + 𝑗 ・𝑊′ 𝑐 𝑖, 𝑗 + 𝑏 𝑐 𝐿 𝑥, 𝑦 :16次元のガウス分布
6.
実験 • LBC層はゼロ平均と標準偏差0.01のガウス分布で初期化 • 最後の畳み込み層はゼロ平均と標準偏差10のガウス分布で初期化 •
最初にSALICONの画像15000枚を学習させた後、作成した実際のサリエ ンシー・マップを学習させる • CAT2000, MIT300, PASCAL-S, OSIE, FIGRIMのデータセットを用いて、7種類 の評価方法で評価 MIT300SALICON
7.
結果
8.
結果 AUC以外の評価方法では他の 手法よりかなり良い結果が得ら れた AUCは真偽性を重視しないた め、ぼやけたサリエンシー・マッ プが好評化になりやすい
9.
• Inception ModuleとLBC層を取り除いた場合と比較 •
Inception ModuleとLocation Biased Convolutional(LBC)層を用 いることで、正確なサリエンシー・マップを作成することに成 功 まとめ
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