論文の概要: Complexity in Complexity: Understanding Visual Complexity Through Structure, Color, and Surprise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15890v2
• Date: Wed, 05 Feb 2025 19:36:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 17:44:14.327141
• Title: Complexity in Complexity: Understanding Visual Complexity Through Structure, Color, and Surprise
• Title（参考訳）: 複雑さの複雑さ: 構造、色、サプライズによる視覚的複雑さの理解
• Authors: Karahan Sarıtaş, Peter Dayan, Tingke Shen, Surabhi S Nath,
• Abstract要約: 本稿では,解釈可能なセグメンテーションに基づくモデルが複雑化に対する構造的,色的,前提的貢献を捉えるのに失敗することについて検討する。 本研究では,空間強度の変動を測定するマルチスケールソベル勾配,複数スケールにわたる色度を定量化するマルチスケール一様色,および大規模言語モデルを用いて生成したサプライズスコアを提案する。 我々の実験は、モデリングの複雑さが以前考えられていたほど単純ではないことを実証し、データセットのバイアスに対処するために、知覚的および意味的な要素を追加する必要があることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.324765782436764
• License:
• Abstract: Understanding human perception of visual complexity is crucial in visual cognition. Recently (Shen, et al. 2024) proposed an interpretable segmentation-based model that accurately predicted complexity across various datasets, supporting the idea that complexity can be explained simply. In this work, we investigate the failure of their model to capture structural, color and surprisal contributions to complexity. To this end, we propose Multi-Scale Sobel Gradient which measures spatial intensity variations, Multi-Scale Unique Color which quantifies colorfulness across multiple scales, and surprise scores generated using a Large Language Model. We test our features on existing benchmarks and a novel dataset containing surprising images from Visual Genome. Our experiments demonstrate that modeling complexity accurately is not as simple as previously thought, requiring additional perceptual and semantic factors to address dataset biases. Thus our results offer deeper insights into how humans assess visual complexity.
• Abstract（参考訳）: 視覚的複雑さに対する人間の認識を理解することは、視覚的認知において不可欠である。 最近(Shen, et al 2024)は、様々なデータセットにわたる複雑さを正確に予測する解釈可能なセグメンテーションベースのモデルを提案し、複雑さを単純に説明できるという考えを支持した。 本研究では,それらのモデルが複雑化に対する構造的,色的,前提的貢献を捉えていないことを考察する。 そこで本研究では,空間強度の変動を測定するマルチスケールソベル勾配,複数スケールにわたる色度を定量化するマルチスケールユニークカラー,および大規模言語モデルを用いて生成したサプライズスコアを提案する。 既存のベンチマークと、Visual Genomeの驚くべきイメージを含む新しいデータセットで、これらの機能をテストする。 我々の実験は、モデリングの複雑さが以前考えられていたほど単純ではないことを実証し、データセットのバイアスに対処するために、知覚的および意味的な要素を追加する必要があることを示した。 このように、私たちの結果は、人間の視覚的複雑さの評価方法に関する深い洞察を与えます。

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