論文の概要: Perceptual-Score: A Psychophysical Measure for Assessing the Biological
Plausibility of Visual Recognition Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08632v1
- Date: Sun, 16 Oct 2022 20:34:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 19:30:08.787171
- Title: Perceptual-Score: A Psychophysical Measure for Assessing the Biological
Plausibility of Visual Recognition Models
- Title（参考訳）: 知覚スコア:視覚認識モデルの生物学的可視性を評価する心理学的尺度
- Authors: Brandon RichardWebster, Anthony DiFalco, Elisabetta Caldesi, Walter J.
Scheirer
- Abstract要約: 本稿では,視覚心理学に基づく新しい尺度Perceptual-Scoreを提案する。
生物学的なインスピレーションと複雑性の程度が異なる12のモデルで手順を実行する。
各モデルの知覚スコアは、最先端の神経活動ベースのメトリクスであるBrain-Scoreと比較される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.902669518047714
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: For the last decade, convolutional neural networks (CNNs) have vastly
superseded their predecessors in nearly all vision tasks in artificial
intelligence, including object recognition. However, in spite of abundant
advancements, they continue to pale in comparison to biological vision. This
chasm has prompted the development of biologically-inspired models that have
attempted to mimic the human visual system, primarily at a neural-level, which
are evaluated using standard dataset benchmarks. However, more work is needed
to understand how these models actually perceive the visual world. This article
proposes a state-of-the-art procedure that generates a new metric,
Perceptual-Score, which is grounded in visual psychophysics, and is capable of
reliably estimating perceptual responses across numerous models -- representing
a large range in complexity and biological inspiration. We perform the
procedure on twelve models that vary in degree of biological inspiration and
complexity, and compare the results against the aggregated results of 2,390
Amazon Mechanical Turk workers who together provided ~2.7 million perceptual
responses. Each model's Perceptual-Score is compared against the
state-of-the-art neural activity-based metric, Brain-Score. Our study indicates
that models with high correlation to human perceptual behavior also have high
correlation with the corresponding neural activity.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、物体認識を含む人工知能のほぼすべてのビジョンタスクにおいて、前任者を大きく置き換えてきた。
しかし、豊富な進歩にもかかわらず、彼らは生物学的なビジョンと比べて青ざめたままである。
このシャームは、人間の視覚システムを主に神経レベルで模倣しようとする生物学的にインスパイアされたモデルの開発を促し、標準のデータセットベンチマークを用いて評価されている。
しかし、これらのモデルが実際に視覚世界をどのように知覚するかを理解するためには、さらなる作業が必要である。
本稿では,視覚心理学に基礎を置き,様々なモデルにわたる知覚応答を確実に推定し,複雑さと生物学的インスピレーションの幅広い範囲を表現できる,新しい尺度Perceptual-Scoreを生成する最先端の手順を提案する。
生物学的なインスピレーションと複雑さの程度が異なる12のモデルで手続きを行い、約270万の知覚応答を提供した2,390人のamazon mechanical turk workersの集計結果と比較した。
各モデルの知覚スコアは、最先端の神経活動ベースのメトリクスであるBrain-Scoreと比較される。
本研究は、人間の知覚行動と高い相関を持つモデルが、対応する神経活動と高い相関を持つことを示している。
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