論文の概要: Teaching CNNs to mimic Human Visual Cognitive Process & regularise Texture-Shape bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14722v2
• Date: Mon, 10 Jan 2022 00:43:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 02:46:55.703016
• Title: Teaching CNNs to mimic Human Visual Cognitive Process & regularise Texture-Shape bias
• Title（参考訳）: 視覚認知過程を模倣しテクスチャ型バイアスを正すcnn教育
• Authors: Satyam Mohla, Anshul Nasery and Biplab Banerjee
• Abstract要約: コンピュータビジョンにおける最近の実験は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたモデルにおいて、テクスチャバイアスが最高の結果の主因であることを実証している。 コスト関数は、CNNが欲張りなアプローチを採り、テクスチャのような局所的な情報に対する生産性を向上させ、その結果、グローバルな統計を探索することができないと信じられている。 画像の再構成と分類に形状,テクスチャ,エッジなどの人間の解釈可能な特徴を活用するために,心理学における特徴統合理論から着想を得た,新しい直感的なアーキテクチャであるCognitiveCNNを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.003188982585737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent experiments in computer vision demonstrate texture bias as the primary reason for supreme results in models employing Convolutional Neural Networks (CNNs), conflicting with early works claiming that these networks identify objects using shape. It is believed that the cost function forces the CNN to take a greedy approach and develop a proclivity for local information like texture to increase accuracy, thus failing to explore any global statistics. We propose CognitiveCNN, a new intuitive architecture, inspired from feature integration theory in psychology to utilise human interpretable feature like shape, texture, edges etc. to reconstruct, and classify the image. We define novel metrics to quantify the "relevance" of "abstract information" present in these modalities using attention maps. We further introduce a regularisation method which ensures that each modality like shape, texture etc. gets proportionate influence in a given task, as it does for reconstruction; and perform experiments to show the resulting boost in accuracy and robustness, besides imparting explainability to these CNNs for achieving superior performance in object recognition.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける最近の実験は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたモデルにおいて、テクスチャバイアスが最高の結果の主因であることを示した。 コスト関数はcnnに欲深いアプローチをとらせ、テクスチャのような局所的な情報による精度向上の促進を迫られ、世界的統計の探索に失敗したと考えられている。 画像の再構成と分類に形状,テクスチャ,エッジなどの人間の解釈可能な特徴を活用するために,心理学における特徴統合理論から着想を得た,新しい直感的なアーキテクチャであるCognitiveCNNを提案する。 我々は,これらのモダリティに存在する「抽象情報」の「関連性」をアテンションマップを用いて定量化するための新しい指標を定義する。 さらに, 形状, テクスチャなどの各モダリティが, 特定のタスクに比例的に影響を及ぼすことを保証し, それらのcnnに説明可能性を与え, オブジェクト認識性能を向上させるとともに, 精度と頑健性の向上を示す実験を行う。

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