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Patro, Badri N., et al. "Self supervision for attention networks." Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision. 2021.
기존의 attention mechanism의 한계를 언급하고 self-supervision을 도입해 attention mechanism의 성능적인 향상을 증명함
Figure 2. Generation of Surrogate Attention Maps for visualattention based network.
Attention module을 이용해 attention map을 추출했으며 해당 방법론은 어떤 모델을 사용하더라도 적용 가능함
방법론의 입력 데이터는 image, question (text modality) 형태이며 각 형태에 맞는 모델 (CNN, LSTM)의 output으로 attention을 계산함
모델은 입력 데이터의 각기 다른 영역에서 확률 값(attention probability)을 추출해 사용하며 해당 확률 값으로 계산된 attention distribution은 supervision을 위해 사용됨
Supervision을 기반으로 모델은 salient한 영역에 더욱 집중할 수 있으며 해당 부분을 통해 accuracy 향상이 가능해짐
제안된 attention map과 masking을 제외한 attention (original)을 출력한 결과, surrogate attention이 특징 적인 영역을 좀 더 세밀하게 attention을 부여하고 있음을 확인 가능함
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Patro, Badri N., et al. "Self supervision for attention networks." Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision. 2021.
기존의 attention mechanism의 한계를 언급하고 self-supervision을 도입해 attention mechanism의 성능적인 향상을 증명함
Figure 2. Generation of Surrogate Attention Maps for visualattention based network.
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