Fugu-MT 論文翻訳(概要): Retinotopic Mapping Enhances the Robustness of Convolutional Neural Networks

論文の概要: Retinotopic Mapping Enhances the Robustness of Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15480v1
Date: Fri, 23 Feb 2024 18:15:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-26 13:41:35.788233
Title: Retinotopic Mapping Enhances the Robustness of Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: retinotopic mappingは畳み込みニューラルネットワークのロバスト性を高める
Authors: Jean-Nicolas J\'er\'emie and Emmanuel Dauc\'e and Laurent U Perrinet
Abstract要約: 本研究では,葉緑体視覚の重要成分であるレチノトピックマッピングが,画像分類と局所化性能を向上させることができるかどうかを検討する。標準オフザシェルフ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の入力にレノトピックマッピングが組み込まれた驚くべきことに、レチノトピー的にマッピングされたネットワークは、分類において同等のパフォーマンスを達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Foveated vision, a trait shared by many animals, including humans, has not been fully utilized in machine learning applications, despite its significant contributions to biological visual function. This study investigates whether retinotopic mapping, a critical component of foveated vision, can enhance image categorization and localization performance when integrated into deep convolutional neural networks (CNNs). Retinotopic mapping was integrated into the inputs of standard off-the-shelf convolutional neural networks (CNNs), which were then retrained on the ImageNet task. As expected, the logarithmic-polar mapping improved the network's ability to handle arbitrary image zooms and rotations, particularly for isolated objects. Surprisingly, the retinotopically mapped network achieved comparable performance in classification. Furthermore, the network demonstrated improved classification localization when the foveated center of the transform was shifted. This replicates a crucial ability of the human visual system that is absent in typical convolutional neural networks (CNNs). These findings suggest that retinotopic mapping may be fundamental to significant preattentive visual processes.
Abstract（参考訳）: 人間を含む多くの動物が共有するfoveated visionは、生物学的視覚機能に重要な貢献をしているにもかかわらず、機械学習アプリケーションで完全には使われていない。本研究では,foveated visionの重要な構成要素であるレチノトピーマッピングが,深層畳み込みニューラルネットワーク(cnns)に統合された場合の画像分類と局所化性能を向上させることができるかを検討する。レチノトピックマッピングは、標準の既製の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の入力に統合され、ImageNetタスクで再トレーニングされた。予想通り、対数極マッピングはネットワークの任意のズームや回転、特に孤立した物体を扱う能力を改善した。驚くべきことに、retinotoply mapping networkは分類において同等のパフォーマンスを達成した。さらに, ネットワークは, 変形の中心がずれた場合に, 分類の局所化が向上することを示した。これは、典型的な畳み込みニューラルネットワーク(cnns)にはない人間の視覚システムの重要な能力を再現する。これらの結果から,レチノトピーマッピングは重要な先行視覚過程の基本である可能性が示唆された。

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