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Attention-Guided Spatial Transformer Networks for Fine-Grained Visual Recognition 세밀한 시각적 인식을 위한 주의 유도 공간 변환기 네트워크

Dichao LIU, Yu WANG, Jien KATO

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요약 :

본 논문의 목적은 세밀한 시각적 인식을 위한 효과적인 주의 영역을 제안하는 것입니다. Spatial Transformers의 네트워크 내 공간 조작 능력을 기반으로 우리는 확장 모델을 제안합니다. 주의 유도 공간 변환기 네트워크(AG-STN). 이 모델은 처음에는 하드 코딩된 주의 영역을 사용하여 공간 변환기를 안내할 수 있습니다. 그런 다음 그러한 지침을 끌 수 있으며 네트워크 모델은 위치와 규모 측면에서 지역 학습을 조정합니다. 이러한 조정은 분류 손실에 따라 조정되어 실제로 더 나은 인식 결과를 위해 최적화됩니다. 이 모델을 사용하면 상세한 주의 정보를 성공적으로 포착할 수 있습니다. 또한 AG-STN은 여러 수준에서 주의 정보를 캡처할 수 있으며, 다양한 수준의 주의 정보는 실험에서 서로 보완적입니다. 이들을 융합하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.12 pp.2577-2586
발행일
2019/12/01
공개일
2019/09/04
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDP7045
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

Dichao LIU
  Nagoya University
Yu WANG
  Ritsumeikan University
Jien KATO
  Ritsumeikan University

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