利用ImageNet网络中间层建模对密集恐惧触发物的响应
计算机视觉与模式识别
2020-02-27 v2
摘要
在本文中，我们采用卷积神经网络解决检测密集恐惧触发物的问题。我们表明，诸如 VGG 或 ResNet 之类的标准架构能够识别密集恐惧图案。我们还进行了实验以分析该现象的本质。为此，我们剖析网络，减少其层数与参数。我们证明，即使显著缩减的网络也具有高于91%的准确率，并且如视觉解释所示，将其注意力聚焦于密集恐惧图案。
引用
@article{arxiv.2002.08490,
title = {Modelling response to trypophobia trigger using intermediate layers of ImageNet networks},
author = {Piotr Woźnicki and Michał Kuźba and Piotr Migdał},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.08490},
year = {2020}
}
备注
extended abstract submitted to Eastern European Machine Learning 2019, 3 pages, 2 figures, 1 table