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基于人属性的交互感知联合注意力估计
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种单张图像中的联合注意力估计方法，通过引入上下文线索和模拟属性之间的相互作用，采用基于Transformer的注意力网络编码联合注意力为低维特征。通过预测像素级联合注意力的置信度热力图，改善了热力图的准确性，并结合了图像的普通注意力估计进一步提高了联合注意力的估计。与其他方法相比，在定量实验中表现更好。
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关键要点
- 提出了一种单张图像中的联合注意力估计方法。
- 引入上下文线索，模拟属性之间的相互作用。
- 采用基于Transformer的注意力网络编码联合注意力为低维特征。
- 通过预测像素级联合注意力的置信度热力图改善热力图的准确性。
- 结合图像的普通注意力估计进一步提高联合注意力的估计。
- 在定量实验中表现优于其他方法。
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