Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tracking objects that change in appearance with phase synchrony

論文の概要: Tracking objects that change in appearance with phase synchrony

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02094v2
Date: Thu, 10 Oct 2024 18:23:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-04 08:55:37.056360
Title: Tracking objects that change in appearance with phase synchrony
Title（参考訳）: 位相同期で外観が変化する追跡対象
Authors: Sabine Muzellec, Drew Linsley, Alekh K. Ashok, Ennio Mingolla, Girik Malik, Rufin VanRullen, Thomas Serre,
Abstract要約: ニューラルシンクロニーにより,新たな深層学習回路が,世界の場所と独立して特徴への注意を制御できることが示される。大規模課題であるFeatureTrackerを用いて、人間、CV-RNN、その他のディープニューラルネットワーク(DNN)のオブジェクト追跡を比較した。我々のCV-RNNは、この課題において人間と同じような振る舞いをし、相同期の役割の計算的概念実証を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.784044408031098
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Objects we encounter often change appearance as we interact with them. Changes in illumination (shadows), object pose, or movement of nonrigid objects can drastically alter available image features. How do biological visual systems track objects as they change? It may involve specific attentional mechanisms for reasoning about the locations of objects independently of their appearances -- a capability that prominent neuroscientific theories have associated with computing through neural synchrony. We computationally test the hypothesis that the implementation of visual attention through neural synchrony underlies the ability of biological visual systems to track objects that change in appearance over time. We first introduce a novel deep learning circuit that can learn to precisely control attention to features separately from their location in the world through neural synchrony: the complex-valued recurrent neural network (CV-RNN). Next, we compare object tracking in humans, the CV-RNN, and other deep neural networks (DNNs), using FeatureTracker: a large-scale challenge that asks observers to track objects as their locations and appearances change in precisely controlled ways. While humans effortlessly solved FeatureTracker, state-of-the-art DNNs did not. In contrast, our CV-RNN behaved similarly to humans on the challenge, providing a computational proof-of-concept for the role of phase synchronization as a neural substrate for tracking appearance-morphing objects as they move about.
Abstract（参考訳）: 私たちが遭遇するオブジェクトは、それらと対話するにつれて外観が変わることが多い。照明(陰影)、オブジェクトポーズ、または非剛体物体の動きの変化は、利用可能な画像の特徴を劇的に変更することができる。生物学的視覚システムは、変化するオブジェクトをどうやって追跡するのか? それは、その外見とは独立して物体の位置を推論するための特定の注意機構を含むかもしれない。ニューラルシンクロニーによる視覚的注意の実施は、時間とともに変化する物体を追跡する生物学的視覚システムの能力の根底にあるという仮説を計算的に検証する。まず、ニューラルネットワーク(CV-RNN)を用いて、世界の場所と異なる特徴への注意を正確に制御できる新しい深層学習回路を導入する。次に、FeatureTrackerを使って、人間やCV-RNN、その他のディープニューラルネットワーク(DNN)のオブジェクト追跡を比較します。人間は熱心にFeatureTrackerを解決したが、最先端のDNNは解決しなかった。対照的に、CV-RNNは人間と同じような振る舞いをしており、相同期が神経基質としての役割を計算的に証明し、外見の変化を追跡する。

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