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La atención visual en la inteligencia artificial y la visión por computadora ha revolucionado la forma en que las máquinas interpretan y procesan imágenes. Modelos como LSTM y VAN utilizan mecanismos de atención para mejorar la generación de subtítulos y el reconocimiento de patrones, superando arquitecturas convencionales y abriendo nuevas direcciones en la investigación.
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El modelo utiliza una red neuronal recurrente para generar subtítulos en imágenes basándose en la atención visual
Atención "hard"
Selecciona partes de la imagen de manera estocástica
Atención "soft"
Pondera todas las regiones de la imagen de forma determinista
La atención visual permite concentrarse en elementos relevantes en entornos visuales complejos
La taxonomía facilita la comprensión de las arquitecturas de redes neuronales y sus aplicaciones en visión por computadora
Modelos de co-atención y auto-atención
Permiten al decodificador concentrarse en partes específicas de la entrada y aprender los pesos de atención
Niveles de abstracción y posiciones de los modelos de atención en las arquitecturas de red
Los modelos de atención se clasifican en ascendentes y descendentes, según su enfoque en las características intrínsecas de la imagen o en el conocimiento previo y los objetivos del observador
Los mecanismos se clasifican en atención de canal, espacial, temporal y de rama, y se han implementado en tareas como la clasificación de imágenes y la detección de objetos
El estudio aborda desafíos y preguntas abiertas en el campo y examina diversos tipos de mecanismos de atención, incluyendo la atención espacial, espectral y contextual píxel a píxel
LKA integra las ventajas de la convolución y la auto-atención, y VAN ha mostrado resultados superiores en tareas visuales
00
Inspiración de la visión por computadora
Basada en la atención visual humana para procesar y comprender imágenes.
01
Componente clave del modelo de atención visual
Uso de LSTM para predecir palabras en subtítulos basándose en el contexto visual y la palabra anterior.
02
Mecanismos de atención en el modelo
Atención 'hard', selección estocástica de partes de la imagen; atención 'soft', ponderación determinista de todas las regiones.
