دانلود مقاله انگلیسی رایگان:ماژول توجه الهام گرفته از تقسیم بندی مشترک برای وظایف بینایی کامپیوتری مبتنی بر ویدئو - 2022
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). با تشکر از صبوری شما!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

-->
دانلود مقاله انگلیسی بینایی ماشین رایگان
  • Co-segmentation inspired attention module for video-based computer vision tasks Co-segmentation inspired attention module for video-based computer vision tasks
    Co-segmentation inspired attention module for video-based computer vision tasks

    دسته بندی:

    بینایی ماشین - Machine vision


    سال انتشار:

    2022


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Co-segmentation inspired attention module for video-based computer vision tasks


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    ماژول توجه الهام گرفته از تقسیم بندی مشترک برای وظایف بینایی کامپیوتری مبتنی بر ویدئو


    منبع:

    ScienceDirect- Elsevier- Computer Vision and Image Understanding, 223 (2022) 103532: doi:10:1016/j:cviu:2022:103532


    نویسنده:

    Arulkumar Subramaniam a,∗, Jayesh Vaidya a, Muhammed Abdul Majeed Ameen a, Athira Nambiar a,b, Anurag Mittal a


    چکیده انگلیسی:

    Video-based computer vision tasks can benefit from estimation of the salient regions and interactions between those regions. Traditionally, this has been done by identifying the object regions in the images by utilizing pre-trained models to perform object detection, object segmentation and/or object pose estimation. Although using pre-trained models is a viable approach, it has several limitations in the need for an exhaustive annotation of object categories, a possible domain gap between datasets and a bias that is typically present in pre-trained models. In this work, we propose to utilize the common rationale that a sequence of video frames capture a set of common objects and interactions between them, thus a notion of co-segmentation between the video frame features may equip the model with the ability to automatically focus on task-specific salient regions and improve the underlying task’s performance in an end-to-end manner. In this regard, we propose a generic module called ‘‘Co-Segmentation inspired Attention Module’’ (COSAM) that can be plugged in to any CNN model to promote the notion of co-segmentation based attention among a sequence of video frame features. We show the application of COSAM in three video-based tasks namely: (1) Video-based person re-ID, (2) Video captioning, & (3) Video action classification and demonstrate that COSAM is able to capture the task-specific salient regions in video frames, thus leading to notable performance improvements along with interpretable attention maps for a variety of video-based vision tasks, with possible application to other video-based vision tasks as well.
    keywords: توجه | تقسیم بندی مشترک | شناسه شخص | زیرنویس ویدیویی | طبقه بندی ویدیویی | Attention | Co-segmentation | Personre-ID | Video-captioning | Video classification


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 20
    حجم فایل: 3114 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 2854 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 2854 :::::::: افراد آنلاین: 11