論文の概要: Latent Noise Segmentation: How Neural Noise Leads to the Emergence of Segmentation and Grouping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16515v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 15:22:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 13:45:35.973656
• Title: Latent Noise Segmentation: How Neural Noise Leads to the Emergence of Segmentation and Grouping
• Title（参考訳）: ラテントノイズセグメンテーション : ニューラルノイズがセグメンテーションとグルーピングの出現にどのように導くか
• Authors: Ben Lonnqvist, Zhengqing Wu, Michael H. Herzog
• Abstract要約: 現実的な仮定の下では、ニューラルノイズは互いに物体を分離するのに有効であることを示す。 ノイズを用いたセグメンテーションでは,人間の知覚的グルーピング現象と一致したセグメンテーション性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.276240219662896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) that achieve human-level performance in general tasks like object segmentation typically require supervised labels. In contrast, humans are able to perform these tasks effortlessly without supervision. To accomplish this, the human visual system makes use of perceptual grouping. Understanding how perceptual grouping arises in an unsupervised manner is critical for improving both models of the visual system, and computer vision models. In this work, we propose a counterintuitive approach to unsupervised perceptual grouping and segmentation: that they arise because of neural noise, rather than in spite of it. We (1) mathematically demonstrate that under realistic assumptions, neural noise can be used to separate objects from each other, and (2) show that adding noise in a DNN enables the network to segment images even though it was never trained on any segmentation labels. Interestingly, we find that (3) segmenting objects using noise results in segmentation performance that aligns with the perceptual grouping phenomena observed in humans. We introduce the Good Gestalt (GG) datasets -- six datasets designed to specifically test perceptual grouping, and show that our DNN models reproduce many important phenomena in human perception, such as illusory contours, closure, continuity, proximity, and occlusion. Finally, we (4) demonstrate the ecological plausibility of the method by analyzing the sensitivity of the DNN to different magnitudes of noise. We find that some model variants consistently succeed with remarkably low levels of neural noise ($\sigma<0.001$), and surprisingly, that segmenting this way requires as few as a handful of samples. Together, our results suggest a novel unsupervised segmentation method requiring few assumptions, a new explanation for the formation of perceptual grouping, and a potential benefit of neural noise in the visual system.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトセグメンテーションのような一般的なタスクにおいて人間レベルのパフォーマンスを達成するディープニューラルネットワーク(DNN)は通常、教師付きラベルを必要とする。 対照的に、人間は監督なしでこれらのタスクを無力に実行することができる。 これを実現するために、人間の視覚システムは知覚的グループ化を利用する。 視覚系のモデルとコンピュータビジョンモデルの両方を改善するには、教師なしの方法で知覚的グループ化がどのように起こるかを理解することが重要である。 本研究では,教師なしの知覚的グループ化とセグメンテーションに対する直観に反するアプローチを提案する。 我々は,(1)現実的な仮定の下では,物体を分離するためにニューラルノイズを用いることが可能であることを数学的に証明し,(2)DNNにノイズを加えることにより,ネットワークがセグメンテーションラベルで訓練されていない場合でも,画像のセグメンテーションを可能にすることを示す。 興味深いことに、(3)ノイズを用いたセグメンテーション対象物は、人間の知覚的グルーピング現象と一致したセグメンテーション性能をもたらす。 我々は、知覚的グループ化を具体的にテストするために設計された6つのデータセットであるgood gestalt(gg)データセットを紹介し、dnnモデルが人間の知覚における多くの重要な現象を再現していることを示す。 最後に,DNNの感度を異なる大きさの雑音に対して解析することにより,その生態学的妥当性を示す。 いくつかのモデル変種は、非常に低いレベルのニューラルノイズ(\sigma<0.001$)で一貫して成功し、驚くべきことに、このようなセグメンテーションは少数のサンプルを必要とする。 そこで本研究では,視覚系における知覚的グルーピングの形成に関する新しい説明,および神経雑音の潜在的利点として,教師なしセグメント化法を提案する。

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