論文の概要: Net2Brain: A Toolbox to compare artificial vision models with human brain responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09677v1
• Date: Sat, 20 Aug 2022 13:10:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 12:41:34.667007
• Title: Net2Brain: A Toolbox to compare artificial vision models with human brain responses
• Title（参考訳）: Net2Brain:人工視覚モデルと人間の脳反応を比較するツールボックス
• Authors: Domenic Bersch, Kshitij Dwivedi, Martina Vilas, Radoslaw M. Cichy, Gemma Roig
• Abstract要約: グラフィカルおよびコマンドラインのユーザインターフェースツールボックスであるNet2Brainを紹介する。 人工深層ニューラルネットワーク(DNN)と人間の脳記録の表現空間を比較する。 我々はNet2Brainの機能と利点を、認知計算神経科学の仮説の検証にどのように使えるかを示す例で示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.794563225903813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce Net2Brain, a graphical and command-line user interface toolbox for comparing the representational spaces of artificial deep neural networks (DNNs) and human brain recordings. While different toolboxes facilitate only single functionalities or only focus on a small subset of supervised image classification models, Net2Brain allows the extraction of activations of more than 600 DNNs trained to perform a diverse range of vision-related tasks (e.g semantic segmentation, depth estimation, action recognition, etc.), over both image and video datasets. The toolbox computes the representational dissimilarity matrices (RDMs) over those activations and compares them to brain recordings using representational similarity analysis (RSA), weighted RSA, both in specific ROIs and with searchlight search. In addition, it is possible to add a new data set of stimuli and brain recordings to the toolbox for evaluation. We demonstrate the functionality and advantages of Net2Brain with an example showcasing how it can be used to test hypotheses of cognitive computational neuroscience.
• Abstract（参考訳）: 人工深層ニューラルネットワーク(dnn)と人間の脳記録の表現空間を比較するための,グラフィカルおよびコマンドラインユーザインタフェースツールボックスであるnet2brainを紹介する。 異なるツールボックスは単一の機能のみを促進するか、監督された画像分類モデルの小さなサブセットにのみフォーカスするが、Net2Brainは600以上のDNNのアクティベーションを抽出して、画像とビデオの両方のデータセット上で、様々な視覚関連タスク(セマンティックセグメンテーション、深さ推定、アクション認識など)を実行するように訓練することができる。 ツールボックスはこれらのアクティベーション上で表現相似行列(RDM)を計算し、特定のROIとサーチライト検索の両方において、表現相似分析(RSA)、重み付きRSAを用いて脳記録と比較する。 さらに、ツールボックスに新しい刺激と脳記録のデータセットを追加して評価することが可能である。 我々はNet2Brainの機能と利点を、認知計算神経科学の仮説の検証にどのように使えるかを示す例で示す。

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