CNNと変圧器は人間と類似するハイブリッド画像を知覚する【JST・京大機械翻訳】

Borji Ali

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216940210671 整理番号：22P0308328

CNNと変圧器は人間と類似するハイブリッド画像を知覚する【JST・京大機械翻訳】

CNNs and Transformers Perceive Hybrid Images Similar to Humans

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資料名：
発行年： 2022年03月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ハイブリッド画像は,視覚距離の関数として変化する2つの解釈を持つ画像を生成する技術である。それは,人間の視覚システムによる画像のマルチスケール処理を研究するために利用されてきた。10の果実カテゴリーにわたる63000のハイブリッド画像を用いて,ここでは,深層学習ビジョンモデルの予測が,これらの画像の人間の知覚と定性的に一致することを示した。本結果は,視覚皮質の腹側ストリームにおける情報のフィードフォワードスイープのモデリングにおいて,畳込みニューラルネットワーク(CNN)と変換器が良好であるという仮説のサポートにおいて,まだ別の証拠を提供する。コードとデータはhttps://github.com/aliborji/hybrid_images.gitで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

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