論文の概要: See What You See: Self-supervised Cross-modal Retrieval of Visual Stimuli from Brain Activity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03666v2
• Date: Tue, 9 Aug 2022 01:16:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-10 10:25:31.230537
• Title: See What You See: Self-supervised Cross-modal Retrieval of Visual Stimuli from Brain Activity
• Title（参考訳）: 脳活動からの視覚刺激の自己教師付きクロスモーダル検索
• Authors: Zesheng Ye, Lina Yao, Yu Zhang, Silvia Gustin
• Abstract要約: 本稿では2つのモダリティのデータをアノテーションとは対照的に相関する1段階の脳波視覚検索パラダイムを提案する。 提案手法は,既存の手法では不可能な,インスタンスレベルの脳波視覚検索タスクを完了させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.837710340954374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent studies demonstrate the use of a two-stage supervised framework to generate images that depict human perception to visual stimuli from EEG, referring to EEG-visual reconstruction. They are, however, unable to reproduce the exact visual stimulus, since it is the human-specified annotation of images, not their data, that determines what the synthesized images are. Moreover, synthesized images often suffer from noisy EEG encodings and unstable training of generative models, making them hard to recognize. Instead, we present a single-stage EEG-visual retrieval paradigm where data of two modalities are correlated, as opposed to their annotations, allowing us to recover the exact visual stimulus for an EEG clip. We maximize the mutual information between the EEG encoding and associated visual stimulus through optimization of a contrastive self-supervised objective, leading to two additional benefits. One, it enables EEG encodings to handle visual classes beyond seen ones during training, since learning is not directed at class annotations. In addition, the model is no longer required to generate every detail of the visual stimulus, but rather focuses on cross-modal alignment and retrieves images at the instance level, ensuring distinguishable model output. Empirical studies are conducted on the largest single-subject EEG dataset that measures brain activities evoked by image stimuli. We demonstrate the proposed approach completes an instance-level EEG-visual retrieval task which existing methods cannot. We also examine the implications of a range of EEG and visual encoder structures. Furthermore, for a mostly studied semantic-level EEG-visual classification task, despite not using class annotations, the proposed method outperforms state-of-the-art supervised EEG-visual reconstruction approaches, particularly on the capability of open class recognition.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、脳波からの視覚刺激に対する人間の知覚を表現した画像を生成するために2段階の教師付きフレームワークの使用が実証されている。 しかし、合成された画像が何であるかを決定するデータではなく、人間の指定した画像の注釈であるため、正確な視覚刺激を再現できない。 さらに、合成画像は、しばしばノイズの多い脳波エンコーディングや、生成モデルの不安定な訓練に悩まされ、認識が困難になる。 そこで我々は,2つのモダリティのデータをアノテーションとは対照的に関連付け,脳波クリップの正確な視覚刺激を復元する,単一段階の脳波視覚検索パラダイムを提案する。 脳波エンコーディングと関連する視覚刺激の相互情報をコントラスト的自己監督目標の最適化により最大化し、さらに2つの利点をもたらす。 ひとつは、学習がクラスアノテーションを指向していないため、トレーニング中に見られるもの以上の視覚クラスをEEGエンコーディングで処理できることだ。 さらに、このモデルはもはや視覚刺激の全詳細を生成する必要はなく、むしろクロスモーダルアライメントに焦点を当て、インスタンスレベルで画像を取得し、区別可能なモデル出力を確実にする。 画像刺激によって誘発される脳活動を測定する最大の単射脳波データセットについて実証的研究を行った。 提案手法は,既存の手法では不可能であるeeg-visual searchタスクを完了させる。 また,脳波および視覚エンコーダ構造の範囲についても検討した。 さらに、クラスアノテーションを使用しないにもかかわらず、主に研究されたセマンティックレベルの脳波視覚分類タスクにおいて、提案手法は最先端の教師付き脳波視覚再構成アプローチ、特にオープンクラス認識能力に優れる。

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