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J-GLOBAL ID：202002214743320021   整理番号：20A0377738

実時間視覚追跡のための効率的二重注意モジュール【JST・京大機械翻訳】

Efficient Dual Attention Module for Real-Time Visual Tracking

著者 (5件)： Zeng Yingsen (Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing,China) ,  Guo Xiaoqiang (Academy of Broadcasting Science,Beijing,China) ,  Wang Haiying (Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing,China) ,  Geng Mingjin (Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing,China) ,  Lu Ting (Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： VCIP  ページ： 1-4  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 注意機構は,従来のニューラルネットワークの識別能力と適応性を強化する大きな可能性がある。しかしながら,トラッカーの速度要求のために,追跡アルゴリズムに高い計算コストを必要とする注意モジュールを導入することは不適当である。追跡分野における注意機構を採用するために,著者らは,チャネルおよび空間次元における注意を抽出するための軽量で効果的なモジュールである効率的二重注意モジュール(EDAM)を提案した。まず第一に,著者らは,単純化された非局所ネットワークによって自己注意機構を有する空間的およびチャネル情報を集約して,それはAttention-wise Global Poolingと呼ばれた。次に,チャネル間と位置間の関係をモデル化することによって二重注意を抽出し,最終的にそれらを逐次的に融合する。二重注意の使用により,ネットワークはターゲットの識別的でロバストな特徴に適応的に注意する。標準トラッキングベンチマークに関する広範な実験により,EDAMを埋め込んだ著者らのトラッカーは,実時間速度で動作する一方で,最先端のトラッカーに対して好ましい性能を達成することを実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： チャネル ,  簡素化 ,  適応性 ,  *ローカル回線 ,  ニューラルネットワーク ,  ロバスト性 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 軽量 ,  計算コスト ,  追跡アルゴリズム ,  *ビジュアルトラッキング ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 実時間 ,  視覚追跡 ,  注意 ,  モジュール