- Human Attention in Fine-grained Classification [38.7]
我々は,人間の注意が分類などの意思決定プロセスに有用な情報を含んでいることを検証した。まずデータセットCUBに対して人間の視線データを収集し,CUB-GHA(Gaze-based Human Attention)を構築する。次に人間の視線を分類モデルに統合するために、GAT(Gaze Augmentation Training)とKFN(Knowledge Fusion Network)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 2 Nov 2021 14:41:11 GMT)- 人間の視線を用いることで分類性能を上げることができたとの報告。
- リポジトリはhttps://github.com/yaorong0921/CUB-GHA
- 脳からの知識蒸留で可能性を感じていた視線情報の併用と発想が似ていて面白かった。