抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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配向した視覚刺激の詳細は分解能がよいが,斜めであるよりもむしろ水平または垂直。「斜め効果」は多くの研究,行動研究と神経生理学的および神経画像所見を含む研究と確認された。「斜め効果」は多くの分野で影響を持っているが,計算モデルにそれを統合した研究はほとんどない。本論文では,画像認識における畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく視覚配向のこの不均一性を探ろうと試みた。視覚配向不均一性CNNは様々なデータ集合に関する高い計算効率に匹敵する性能を達成できることを確認した。も,基本情報と比較して,斜め情報は自然カラー画像認識における有用でないであることの結論を得ることができる。画像認識に対する提案したモデルの調査を通して,筆者らは視覚配向の不均一性のより深い理解を得た。は,他の計算モデルと視覚定位の不均一性を統合するための広い範囲の機会を明らかにする。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】