論文の概要: Ikshana: A Theory of Human Scene Understanding Mechanism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10837v1
- Date: Thu, 21 Jan 2021 10:30:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-21 07:53:34.711529
- Title: Ikshana: A Theory of Human Scene Understanding Mechanism
- Title（参考訳）: イクスハナ:人間の情景理解機構の理論
- Authors: Venkata Satya Sai Ajay Daliparthi
- Abstract要約: 我々は,人間の脳の機能を説明するために,イクシャナ(ikshana)という理論を提案する。
我々はikshananetというアーキテクチャを設計し、cityscapesのピクセルレベルのセマンティクスセグメンテーションベンチマークで評価した。
その結果、イクサナ理論はより少ない訓練データで実行できることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In recent years, deep neural networks achieved state-of-the-art performance
on many computer vision tasks. The two most commonly observed drawbacks of
these deep neural networks are: the requirement of a massive amount of labeled
data and a vast number of parameters. In this work, we propose a theory named
Ikshana, to explain the functioning of the human brain, while humans understand
a natural scene/image. We have designed an architecture named IkshanaNet and
evaluated on the Cityscapes pixel-level semantic segmentation benchmark, to
show how to implement our theory in practice. The results showed that the
Ikshana theory could perform with less training data. Also, through some
experiments evaluated on the validation set, we showed that the Ikshana theory
can significantly reduce the number of parameters of the network. In
conclusion, a deep neural network designed by following the Ikshana theory will
learn better vector representations of the image, useful for any computer
vision task.
- Abstract（参考訳）: 近年、ディープニューラルネットワークは多くのコンピュータビジョンタスクで最先端のパフォーマンスを達成した。
これらのディープニューラルネットワークの最もよく見られる欠点は、大量のラベル付きデータと膨大な数のパラメータの要求である。
本研究では,人間の脳機能を説明するために,イクサナという理論を提案し,自然のシーンやイメージを理解する。
我々はIkshanaNetというアーキテクチャを設計し、Cityscapesのピクセルレベルのセマンティックセマンティックセグメンテーションベンチマークで評価し、我々の理論を実際にどのように実装するかを示す。
その結果、イクシャナ理論はより少ない訓練データで実行可能であることが判明した。
また、検証セットで評価したいくつかの実験により、Ikshana理論はネットワークのパラメータ数を著しく削減できることを示した。
結論として、イクスハナ理論に従って設計されたディープニューラルネットワークは、任意のコンピュータビジョンタスクに有用な、画像のベクトル表現をより良く学習する。
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