基于 CNN 的搜索模型低估了简单视觉特征对注意力的引导作用
计算机视觉与模式识别
2021-04-27 v2 神经元与认知
摘要
近来，Zhang 等人（2018）提出了一种有趣的注意力引导模型，该模型利用卷积神经网络为物体识别学习到的视觉特征。我将此模型改造用于以正确率作为性能度量的搜索实验。对我们先前发表的特征与合取搜索实验的仿真表明，基于 CNN 的搜索模型大幅低估了人类由简单视觉特征产生的注意力引导。一个简单解释是该模型没有自底向上的注意力引导。另一种观点可能是标准 CNN 并未学习到类人注意力引导所需的那些特征。
引用
@article{arxiv.2103.15439,
title = {CNN-based search model underestimates attention guidance by simple visual features},
author = {Endel Poder},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.15439},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 2 figures