المقارنة بين التكرارات الزمنية البسيطة والمعقدة لتنبؤ البارزة في الفيديو

يقوم هذا البحث بدراسة تعديل معمارية شبكة عصبية موجودة لتنبؤ الثبات البارز باستخدام نوعين من التكرارات التي تدمج المعلومات من المجال الزمني. التعديل الأول هو إضافة ConvLSTM داخل المعمارية، بينما الثاني هو متوسط متحرك أسي بسيط لمجموعة دوامة داخلية (Exponential Moving Average of an Internal Convolutional State). نستخدم الأوزان المدربة مسبقًا على مجموعة بيانات SALICON ونقوم بضبط نموذجنا النهائي على مجموعة بيانات DHF1K. تظهر نتائجنا أن كلا التعديلين يحققان أفضل النتائج الحالية ويُنتجان خرائط بارزة مشابهة. يمكن الحصول على الكود المصدر من https://git.io/fjPiB.