論文の概要: The Algonauts Project 2023 Challenge: UARK-UAlbany Team Solution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00262v1
- Date: Tue, 1 Aug 2023 03:46:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 15:30:38.980700
- Title: The Algonauts Project 2023 Challenge: UARK-UAlbany Team Solution
- Title（参考訳）: algonauts project 2023チャレンジ: uark-ualbanyチームによるソリューション
- Authors: Xuan-Bac Nguyen, Xudong Liu, Xin Li, Khoa Luu
- Abstract要約: この研究は、Algonauts Project 2023 Challengeへのソリューションを提示します。
この課題の主な目的は、脳の反応を予測するために計算モデルを採用することである。
我々はこの課題に対処するために、2段階のトレーニングプロセスを通じて画像ベースの脳エンコーダを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.714597774964194
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work presents our solutions to the Algonauts Project 2023 Challenge. The
primary objective of the challenge revolves around employing computational
models to anticipate brain responses captured during participants' observation
of intricate natural visual scenes. The goal is to predict brain responses
across the entire visual brain, as it is the region where the most reliable
responses to images have been observed. We constructed an image-based brain
encoder through a two-step training process to tackle this challenge.
Initially, we created a pretrained encoder using data from all subjects. Next,
we proceeded to fine-tune individual subjects. Each step employed different
training strategies, such as different loss functions and objectives, to
introduce diversity. Ultimately, our solution constitutes an ensemble of
multiple unique encoders. The code is available at
https://github.com/uark-cviu/Algonauts2023
- Abstract（参考訳）: この研究は、algonauts project 2023 challengeのソリューションを提示します。
この課題の主な目的は、複雑な自然の視覚シーンを観察する参加者の脳反応を予測するために計算モデルを使用することである。
目標は、画像に対する最も信頼できる反応が観察された領域であるため、視覚的脳全体の脳反応を予測することである。
この課題に取り組むために,2段階のトレーニングプロセスを通じて,画像ベースの脳エンコーダを構築した。
当初、すべての被験者のデータを用いた事前訓練エンコーダを作成しました。
次に個々の被験者を微調整した。
各ステップは、多様性を導入するために、異なる損失機能や目的など、異なるトレーニング戦略を採用した。
最終的に、我々のソリューションは複数のユニークなエンコーダのアンサンブルを構成する。
コードはhttps://github.com/uark-cviu/algonauts2023で入手できる。
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