論文の概要: Visual Sensation and Perception Computational Models for Deep Learning:
State of the art, Challenges and Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03391v1
- Date: Wed, 8 Sep 2021 01:51:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-10 04:03:03.105024
- Title: Visual Sensation and Perception Computational Models for Deep Learning:
State of the art, Challenges and Prospects
- Title（参考訳）: 深層学習のための視覚知覚と知覚計算モデル--現状,課題,展望
- Authors: Bing Wei, Yudi Zhao, Kuangrong Hao, and Lei Gao
- Abstract要約: 視覚感覚と知覚は、環境認識と理解において視覚情報を検知し、整理し、識別し、解釈する過程を指す。
視覚知覚にインスパイアされた計算モデルは、認知科学、情報科学、人工知能など多くの分野から生まれた複雑さと多様性の特徴を持つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.949330621850412
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Visual sensation and perception refers to the process of sensing, organizing,
identifying, and interpreting visual information in environmental awareness and
understanding. Computational models inspired by visual perception have the
characteristics of complexity and diversity, as they come from many subjects
such as cognition science, information science, and artificial intelligence. In
this paper, visual perception computational models oriented deep learning are
investigated from the biological visual mechanism and computational vision
theory systematically. Then, some points of view about the prospects of the
visual perception computational models are presented. Finally, this paper also
summarizes the current challenges of visual perception and predicts its future
development trends. Through this survey, it will provide a comprehensive
reference for research in this direction.
- Abstract（参考訳）: 視覚感覚と知覚は、環境認識と理解において視覚情報を検知し、整理し、識別し、解釈する過程を指す。
視覚知覚にインスパイアされた計算モデルは、認知科学、情報科学、人工知能など多くの分野から生まれた複雑さと多様性の特徴を持つ。
本稿では,生体視覚機構と計算視覚理論から,深層学習を指向した視覚知覚計算モデルについて系統的に検討する。
そこで,視覚知覚計算モデルの展望について,いくつかの視点を提示する。
最後に,視覚知覚の現在の課題を要約し,今後の展開傾向を予測する。
この調査を通じて、この方向の研究の包括的な参考資料を提供する。
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