論文の概要: Humans Beat Deep Networks at Recognizing Objects in Unusual Poses, Given Enough Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03973v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 13:06:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 15:10:22.396035
• Title: Humans Beat Deep Networks at Recognizing Objects in Unusual Poses, Given Enough Time
• Title（参考訳）: 人間は、異常なポーズで物体を認識することでディープネットワークを打ち負かす
• Authors: Netta Ollikka, Amro Abbas, Andrea Perin, Markku Kilpel\"ainen, St\'ephane Deny
• Abstract要約: 人間は、最先端の事前訓練ネットワークとは対照的に、異常なポーズで物体を認識するのが得意である。 画像の露出時間を制限するため、人間のパフォーマンスはディープネットワークのレベルに低下する。 時間制限された人間でさえ、フィードフォワードのディープネットワークと異なる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6874375111244329
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning is closing the gap with humans on several object recognition benchmarks. Here we investigate this gap in the context of challenging images where objects are seen from unusual viewpoints. We find that humans excel at recognizing objects in unusual poses, in contrast with state-of-the-art pretrained networks (EfficientNet, SWAG, ViT, SWIN, BEiT, ConvNext) which are systematically brittle in this condition. Remarkably, as we limit image exposure time, human performance degrades to the level of deep networks, suggesting that additional mental processes (requiring additional time) take place when humans identify objects in unusual poses. Finally, our analysis of error patterns of humans vs. networks reveals that even time-limited humans are dissimilar to feed-forward deep networks. We conclude that more work is needed to bring computer vision systems to the level of robustness of the human visual system. Understanding the nature of the mental processes taking place during extra viewing time may be key to attain such robustness.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、いくつかのオブジェクト認識ベンチマークで人間とのギャップを埋めようとしている。 ここでは、このギャップを、珍しい視点からオブジェクトを見ることができる挑戦的な画像の文脈で検討する。 我々は,この条件下では系統的に脆弱である最先端の事前訓練ネットワーク(EfficientNet, SWAG, ViT, SWIN, BEiT, ConvNext)と対照的に,異常なポーズにおける物体の認識が優れていることを発見した。 画像の露出時間を制限すると、人間のパフォーマンスはディープネットワークのレベルに低下し、人間が異常なポーズで物体を特定すると、追加の精神的プロセス(追加の時間を必要とする)が発生することを示唆している。 最後に、人間とネットワークのエラーパターンの分析により、時間制限された人間でさえ、フィードフォワードの深層ネットワークと異なることが判明した。 コンピュータビジョンシステムを人間の視覚システムの堅牢性レベルに持ち込むには、より多くの作業が必要であると結論づける。 余分な視聴時間の間に起こる精神過程の性質を理解することが、そのような堅牢性を達成する鍵となるかもしれない。

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