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谷歌教你用"注意力"提升產(chǎn)品體驗(yàn)

CVer ? 來(lái)源:新智元 ? 2023-06-27 14:37 ? 次閱讀
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【導(dǎo)讀】讓用戶(hù)在體驗(yàn)過(guò)程中關(guān)注主要部分,得先抓住用戶(hù)的眼球。

人每時(shí)每刻都在接收海量的信息,例如每秒進(jìn)入視網(wǎng)膜的數(shù)據(jù)量就達(dá)到了10的10次方比特,但人類(lèi)會(huì)選擇性地關(guān)注一些任務(wù)相關(guān)或感興趣的區(qū)域以進(jìn)一步處理,比如記憶、理解和采取行動(dòng)等。

如何將人類(lèi)的注意力進(jìn)行建模,即顯著性模型(saliency model)在神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、人機(jī)交互(HCI)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域開(kāi)始得到廣泛關(guān)注。

預(yù)測(cè)「哪些區(qū)域可能吸引注意力」的能力在圖形、攝影、圖像壓縮和處理以及視覺(jué)質(zhì)量測(cè)量等領(lǐng)域具有許多重要應(yīng)用。

不過(guò),使用機(jī)器學(xué)習(xí)和基于智能手機(jī)的凝視估計(jì)來(lái)加速眼動(dòng)研究需要專(zhuān)門(mén)的硬件,每臺(tái)成本高達(dá)三萬(wàn)美元,并不具備廣泛推廣的條件。

最近,谷歌的研究人員介紹了兩篇相關(guān)領(lǐng)域的研究論文,分別發(fā)表在CVPR 2022和CVPR 2023上,主要研究了如何利用「人類(lèi)注意力的預(yù)測(cè)模型」來(lái)實(shí)現(xiàn)更好的用戶(hù)體驗(yàn),例如用圖像編輯操作以最大限度地減少視覺(jué)混亂、分心或偽影等問(wèn)題,使用圖像壓縮來(lái)更快地加載網(wǎng)頁(yè)或應(yīng)用程序,并引導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)更直觀的類(lèi)人解釋和模型性能。

這兩篇論文主要關(guān)注圖像編輯和圖像壓縮,并討論了在具體應(yīng)用場(chǎng)景下,對(duì)注意力建模的相關(guān)最新進(jìn)展。

注意力引導(dǎo)的圖像編輯

對(duì)人體注意力進(jìn)行建模,通常需要把眼睛看到的圖像作為輸入,如自然圖像或網(wǎng)頁(yè)的屏幕截圖等,并將預(yù)測(cè)的熱力圖作為輸出。

預(yù)測(cè)得到的熱力圖會(huì)根據(jù)「眼球跟蹤器」或「鼠標(biāo)懸停/點(diǎn)擊」等收集到的實(shí)時(shí)注意力近似值進(jìn)行評(píng)估。

之前的模型大多利用手工制作的視覺(jué)線索特征,如顏色/亮度對(duì)比度、邊緣和形狀等,最近也有一些方法轉(zhuǎn)向基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)判別特征,使用的模型包括卷積、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及視覺(jué)Transformer網(wǎng)絡(luò)等。

谷歌在CVPR2022上發(fā)表的一篇論文中,利用深度顯著性模型(deep saliency models)進(jìn)行視覺(jué)逼真的編輯(visually realistic edits),可以顯著改變觀察者對(duì)不同圖像區(qū)域的注意力。

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論文鏈接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Aberman_Deep_Saliency_Prior_for_Reducing_Visual_Distraction_CVPR_2022_paper.pdf

比如移除背景中分散注意力的物體可以降低照片中的雜亂程度,從而提高用戶(hù)滿(mǎn)意度;同樣,在視頻會(huì)議中,減少背景中的混亂度也可以增加對(duì)主要發(fā)言者的關(guān)注度。

為了探索哪些類(lèi)型的編輯效果是可實(shí)現(xiàn)的,以及這些效果如何影響觀眾的注意力,研究人員開(kāi)發(fā)了一個(gè)優(yōu)化框架,以用于使用可區(qū)分的預(yù)測(cè)顯著性模型來(lái)引導(dǎo)圖像中的視覺(jué)注意力。

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給定輸入圖像和表示干擾物區(qū)域的二元遮罩,使用顯著性預(yù)測(cè)模型對(duì)遮罩內(nèi)的像素提供指導(dǎo)并編輯圖像,降低遮罩區(qū)域內(nèi)的顯著性。

為了確保編輯后的圖像自然且逼真,研究人員精心選擇了四種圖像編輯操作符,其中包括兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)圖像編輯操作(即重新著色和圖像扭曲);以及及兩個(gè)可學(xué)習(xí)的操作符,即多層卷積濾波器和生成模型(GAN)。

利用這些操作符,該框架可以產(chǎn)生各種強(qiáng)大的效果,包括重新著色、修復(fù)、偽裝、對(duì)象編輯、插入以及面部屬性編輯,并且所有這些效果都是由單個(gè)預(yù)訓(xùn)練的顯著性模型驅(qū)動(dòng)的,沒(méi)有任何額外的監(jiān)督或訓(xùn)練。

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減少視覺(jué)干擾的例子,由顯著性模型與幾個(gè)操作符引導(dǎo),干擾物區(qū)域被標(biāo)記在顯著性圖(紅色邊框)的頂部

需要注意的是,研究人員的目標(biāo)不是與產(chǎn)生每種效果的專(zhuān)用方法競(jìng)爭(zhēng),只是演示如何通過(guò)嵌入在深度顯著性模型中的知識(shí)來(lái)指導(dǎo)多個(gè)編輯操作。

個(gè)性化的顯著性建模

之前的研究假定單個(gè)顯著性模型即可完成對(duì)全部人群的預(yù)測(cè)任務(wù),不過(guò)人類(lèi)的注意力在個(gè)體之間是不同的:雖然對(duì)顯著線索的檢測(cè)是一致的,但具體的順序、解釋和注視分布可以有很大的區(qū)別,這一問(wèn)題也提供了為個(gè)人或團(tuán)體創(chuàng)建個(gè)性化用戶(hù)體驗(yàn)的機(jī)會(huì)。

在CVPR2023的一篇論文中,谷歌的研究人員引入了一個(gè)用戶(hù)感知的顯著性模型,也是首個(gè)僅用單模型就可以完成預(yù)測(cè)某個(gè)用戶(hù)、一組用戶(hù)和通用人群注意力的框架。

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論文鏈接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Chen_Learning_From_Unique_Perspectives_User-Aware_Saliency_Modeling_CVPR_2023_paper.pdf

該框架的核心是將每個(gè)參與者的視覺(jué)偏好與每個(gè)用戶(hù)的注意力熱力圖和自適應(yīng)用戶(hù)遮罩進(jìn)行組合,需要每個(gè)用戶(hù)的注意力標(biāo)注在訓(xùn)練過(guò)程中都是可用的,可用的數(shù)據(jù)集包括用于自然圖像的OSIE移動(dòng)的凝視數(shù)據(jù)集、網(wǎng)頁(yè)的FiWI和WebSaliency數(shù)據(jù)集。

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該模型并沒(méi)有預(yù)測(cè)表示所有用戶(hù)的注意力的單個(gè)顯著性熱力圖,而是預(yù)測(cè)每個(gè)用戶(hù)的注意力圖以編碼個(gè)體的注意力模式。

此外,該模型采用用戶(hù)掩碼(大小等于參與者數(shù)量的二進(jìn)制向量)來(lái)指示當(dāng)前樣本中參與者的存在,使得模型可以選擇一組參與者,并將偏好組合成單個(gè)熱力圖。

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預(yù)測(cè)注意力與GT值,EML-Net是最先進(jìn)模型的預(yù)測(cè),對(duì)于兩個(gè)參與者/組具有相同的預(yù)測(cè);Ours提出的用戶(hù)感知顯著性模型的預(yù)測(cè),可以正確預(yù)測(cè)每個(gè)參與者/組的獨(dú)特偏好。第一個(gè)圖像來(lái)自O(shè)SIE圖像集,第二個(gè)圖像來(lái)自FiWI。

以顯著特征為中心的漸進(jìn)式圖像解碼

除了圖像編輯,人類(lèi)注意力模型也可以改善用戶(hù)的瀏覽體驗(yàn)。

在上網(wǎng)時(shí),最讓人感到不舒服的用戶(hù)體驗(yàn)之一就是等待加載帶有圖像的網(wǎng)頁(yè),特別是在網(wǎng)速很慢的情況下,一種改善用戶(hù)體驗(yàn)的方式是圖像的漸進(jìn)式解碼,可以隨著數(shù)據(jù)逐漸下載再解碼,并顯示越來(lái)越高分辨率的圖像,直到全分辨率圖像準(zhǔn)備就緒。

漸進(jìn)式解碼通常按順序進(jìn)行(例如,從左到右、從上到下),使用預(yù)測(cè)注意力模型,就可以基于顯著性對(duì)圖像進(jìn)行解碼,從而可以首先發(fā)送顯示最顯著區(qū)域的細(xì)節(jié)所需的數(shù)據(jù)。

例如,在肖像中,用于面部的字節(jié)可以?xún)?yōu)先于用于失焦背景的字節(jié),因此用戶(hù)更早地感知到更好的圖像質(zhì)量,并體驗(yàn)到顯著減少的等待時(shí)間。

基于這個(gè)想法,預(yù)測(cè)注意力模型可以幫助圖像壓縮和更快地加載具有圖像的網(wǎng)頁(yè),改善大型圖像和流媒體/VR應(yīng)用的渲染。

結(jié)論

上面兩篇論文展示了人類(lèi)注意力的預(yù)測(cè)模型如何通過(guò)具體的應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)令人愉快的用戶(hù)體驗(yàn),例如圖像編輯操作,可以減少用戶(hù)圖像或照片中的混亂、分心或偽影,以及漸進(jìn)式圖像解碼,可以大大減少用戶(hù)在圖像完全渲染時(shí)的感知等待時(shí)間。

文中提出的用戶(hù)感知顯著性模型可以進(jìn)一步為個(gè)人用戶(hù)或群體個(gè)性化上述應(yīng)用程序,從而實(shí)現(xiàn)更豐富、更獨(dú)特的體驗(yàn)。

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原文標(biāo)題:CVPR 2023 | 谷歌教你用"注意力"提升產(chǎn)品體驗(yàn)

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    的頭像 發(fā)表于 02-13 10:41 ?394次閱讀
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    OCTC發(fā)布&amp;quot;算工廠&amp;quot;!力促智算中心高效規(guī)劃建設(shè)投運(yùn)

    創(chuàng)新提出面向未來(lái)數(shù)據(jù)中心的&quot;算工廠&quot;模式,核心是以規(guī)(劃)、建(設(shè))、運(yùn)(營(yíng))一體化的交鑰匙工程,實(shí)現(xiàn)智算中心快速投運(yùn)、綠色低碳,在當(dāng)前AIGC算供需挑戰(zhàn)下,開(kāi)
    的頭像 發(fā)表于 10-11 09:10 ?863次閱讀
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    全方位精準(zhǔn)測(cè)量技術(shù)助力:中國(guó)經(jīng)濟(jì)加力發(fā)展向前&amp;amp;quot;進(jìn)&amp;amp;quot;

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    的頭像 發(fā)表于 07-15 09:53 ?698次閱讀
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