Sep, 2016

搜索灯因素模型方法用于寻找多个被试 fMRI 分析中的共享信息

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TL;DR本文介绍一种搜索光标共享反应模型的方法，可以在全脑的小连续区域（搜索灯）中识别共享信息，并验证领域分类任务的结果表明，可以确定具有信息的本地区域。
joint multi-subject fmri analysisshared response factor modelsearchlight based shared response modelspatial locationclassification tasks
发现论文，激发创造
  • 利用深度学习在中央凹区图像中学习搜索和检测物体

    研究了利用仿生学注意机制的物体识别方法，通过采用集成注意力、分类和定位的双重任务模型，利用人类注意力系统分辨图像中的感兴趣区域。

    Apr, 2023

  • 深度架构图像跟踪中的注意力学习

    提出了一种基于注意力的模型，利用注视数据进行同时进行目标跟踪和识别。模型有两个相互作用的通路：身份和控制，分别模拟神经元科学模型中的「what 和 where」通路，其中前者使用深度（分解）受限玻尔兹曼机模拟对象外观并执行分类，而后者模拟关注对象的位置、方向、大小和速度，并估计状态的后验分布。

    Sep, 2011

  • 关注注意力：将人眼追踪整合到视觉 Transformer 中

    人类视觉输入的固定点可以融入变形器模型中，以改善在多个驾驶情况和数据集中的准确性。

    Aug, 2023

  • 无目标人类注意力

    本文提出了一种基于 FFMs 的数据驱动计算模型，用于解决人类搜索终止问题以及预测在图像中搜索不存在目标时人们的扫描路径，通过将 FFMs 集成为状态表示在逆强化学习中将其作为方法，实验结果在 COCO-Search18 数据集上提高了目标缺失搜索行为的预测水平。

    Jul, 2022

  • 多模态机器翻译的视觉注意力基础神经模型

    我们介绍了一种新颖的多模式机器翻译模型，利用平行的视觉和文本信息。该模型通过视觉注意力锚定机制链接视觉和文本语义，并实现共享的视觉 - 语言嵌入和翻译器的联合优化，取得了在 Multi30K 和 Ambiguous COCO 数据集上有竞争力的最新结果。我们还收集了一个新的多语言多模态产品描述数据集来模拟真实的国际在线购物场景。在这个数据集上，我们的视觉注意力锚定模型以大幅度优于其他方法的表现脱颖而出。

    Aug, 2018

  • 基于语义的人形机器视觉任务的主动感知技术与视点焦点传感器

    通过使用语义信息，可以在场景探索和视觉搜索任务中有效地完成视觉任务，从而证明了语义模型在视觉任务中的优越性。

    Apr, 2024

  • 面向隐私敏感环境的视线目标预测模块化多模态架构

    本文提出了一种使用多模态线索，采用注意机制的模块化架构，以检测观察者线路中的障碍物并应用关注优先级，从而更好地实现识别和利用先验知识的方法，并在 GazeFollow 和 VideoAttentionTarget 公共数据集上展示了最先进的性能和隐私保护的竞争结果。

    Jul, 2023

  • 聚焦注意力：具有空间局部性先验的强健物体中心学习

    本文提出了一种在现实和合成数据集中具有显著改进的物体分割方法，称为对象中心视觉，它在现有模型中引入了空间局部性先验，并模拟了人类视觉注意力的功能。

    May, 2023

  • 用学习的语义模型改善从图像中提取信息

    本研究回顾了视觉模型和统计语义先验模型相结合对图像与场景描述匹配的任务的改进，并将其与一种新颖的无明确训练视觉先验模型的条件多路模型进行比较。同时，我们还讨论了提出方法与人脑记忆模型之间的潜在关系。

    Aug, 2018

  • 具有全面信息的视觉显著性检测综述

    本论文综述不同类型的显着性检测算法，并总结现有方法的重要问题，分析了存在的问题和未来的工作。此外，简要介绍了评估数据集和定量测量，并进行了实验分析和讨论，以提供不同显著性检测方法的整体概述。

    Mar, 2018