論文の概要: What Makes a Face Look like a Hat: Decoupling Low-level and High-level Visual Properties with Image Triplets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02241v2
- Date: Thu, 12 Sep 2024 17:03:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-13 20:50:00.527054
- Title: What Makes a Face Look like a Hat: Decoupling Low-level and High-level Visual Properties with Image Triplets
- Title（参考訳）: 顔がハットのように見えるもの:画像トリプレットで低レベルと高レベルの視覚特性を分離する
- Authors: Maytus Piriyajitakonkij, Sirawaj Itthipuripat, Ian Ballard, Ioannis Pappas,
- Abstract要約: 本稿では,新しい刺激のセットにおいて,低レベルの視覚特性と高レベルの視覚特性を関連付ける手法を提案する。
刺激セット生成のためのアルゴリズムにより、視覚の流れの異なる表現が高レベルの認知行動にどのように影響するかを研究することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4850469728946422
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In visual decision making, high-level features, such as object categories, have a strong influence on choice. However, the impact of low-level features on behavior is less understood partly due to the high correlation between high- and low-level features in the stimuli presented (e.g., objects of the same category are more likely to share low-level features). To disentangle these effects, we propose a method that de-correlates low- and high-level visual properties in a novel set of stimuli. Our method uses two Convolutional Neural Networks (CNNs) as candidate models of the ventral visual stream: the CORnet-S that has high neural predictivity in high-level, IT-like responses and the VGG-16 that has high neural predictivity in low-level responses. Triplets (root, image1, image2) of stimuli are parametrized by the level of low- and high-level similarity of images extracted from the different layers. These stimuli are then used in a decision-making task where participants are tasked to choose the most similar-to-the-root image. We found that different networks show differing abilities to predict the effects of low-versus-high-level similarity: while CORnet-S outperforms VGG-16 in explaining human choices based on high-level similarity, VGG-16 outperforms CORnet-S in explaining human choices based on low-level similarity. Using Brain-Score, we observed that the behavioral prediction abilities of different layers of these networks qualitatively corresponded to their ability to explain neural activity at different levels of the visual hierarchy. In summary, our algorithm for stimulus set generation enables the study of how different representations in the visual stream affect high-level cognitive behaviors.
- Abstract（参考訳）: 視覚的意思決定において、オブジェクトカテゴリのような高レベルな特徴は、選択に強い影響を与える。
しかし, 刺激の高次特徴と低次特徴との間に高い相関関係があることから, 行動に対する低次特徴の影響は理解されていない(例えば, 同一カテゴリーの対象が低次特徴を共有する傾向が強い)。
これらの効果を抑えるために,新しい刺激のセットにおいて,低レベルの視覚特性と高レベルの視覚特性を区別する手法を提案する。
本手法では,2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を腹側視覚ストリームの候補モデルとして,高レベルのIT様応答における神経予測率の高いCORnet-Sと,低レベルの応答における神経予測率の高いVGG-16を用いる。
刺激のトリプレット(root, image1, image2)は、異なる層から抽出された画像の低レベル及び高レベルの類似度によってパラメータ化される。
これらの刺激は、参加者が最もよく似た画像を選択するように指示される意思決定タスクで使用される。
CORnet-Sは、高レベルの類似性に基づく人間の選択を説明するのに、VGG-16は低レベルの類似性に基づく人間の選択を説明するのに、VGG-SはCORnet-Sより優れています。
Brain-Scoreを用いて、これらのネットワークの異なる階層の行動予測能力は、視覚階層の異なるレベルでの神経活動を説明する能力と質的に一致することを示した。
まとめると、刺激セット生成のためのアルゴリズムは、視覚ストリーム内の異なる表現がハイレベルな認知行動にどのように影響するかの研究を可能にする。
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