Fugu-MT 論文翻訳(概要): Saliency map using features derived from spiking neural networks of primate visual cortex

論文の概要: Saliency map using features derived from spiking neural networks of primate visual cortex

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01159v1
Date: Mon, 2 May 2022 18:52:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-04 14:26:12.101752
Title: Saliency map using features derived from spiking neural networks of primate visual cortex
Title（参考訳）: 霊長類視覚野のスパイクニューラルネットワークから得られる特徴を用いた塩分マップ
Authors: Reza Hojjaty Saeedy, Richard A. Messner
Abstract要約: 生体視覚システムにインスパイアされた,デジタル画像の鮮度マップ作成のためのフレームワークを提案する。これらの領域間の接続性をモデル化するために、スパイクニューラルネットワーク(SNN)シミュレータであるCARLsimライブラリを使用する。 CARLsimが生成したスパイクは抽出された特徴として機能し、私たちの唾液検出アルゴリズムに入力します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: We propose a framework inspired by biological vision systems to produce saliency maps of digital images. Well-known computational models for receptive fields of areas in the visual cortex that are specialized for color and orientation perception are used. To model the connectivity between these areas we use the CARLsim library which is a spiking neural network(SNN) simulator. The spikes generated by CARLsim, then serve as extracted features and input to our saliency detection algorithm. This new method of saliency detection is described and applied to benchmark images.
Abstract（参考訳）: 生体視覚システムにインスパイアされた,デジタル画像の鮮度マップ作成のためのフレームワークを提案する。色と向きの知覚に特化している視覚野の受容野に対するよく知られた計算モデルを用いる。これらの領域間の接続性をモデル化するために、スパイクニューラルネットワーク(SNN)シミュレータであるCARLsimライブラリを使用する。 CARLsimが生成したスパイクは抽出された特徴として機能し、私たちの唾液検出アルゴリズムに入力します。この新たな塩分濃度検出法を,ベンチマーク画像に適用した。

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