論文の概要: VCNet: Recreating High-Level Visual Cortex Principles for Robust Artificial Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02995v1
• Date: Tue, 05 Aug 2025 01:52:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.73546
• Title: VCNet: Recreating High-Level Visual Cortex Principles for Robust Artificial Vision
• Title（参考訳）: VCNet:ロバストな人工視覚のための高レベルな視覚皮質原理を再現する
• Authors: Brennen A. Hill, Zhang Xinyu, Timothy Putra Prasetio,
• Abstract要約: 本稿では,霊長類視覚野のマクロスケール構造に基づく新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるVisual Cortex Network(VCNet)を紹介する。 VCNetは、異なる皮質領域にわたる階層的処理、二重ストリーム情報分離、トップダウン予測フィードバックなど、重要な生物学的メカニズムをエミュレートする。 以上の結果から,VCNetはSpots-10では92.1%,光場データセットでは74.4%の分類精度を達成し,同規模の同時代のモデルを上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite their success in image classification, modern convolutional neural networks (CNNs) exhibit fundamental limitations, including data inefficiency, poor out-of-distribution generalization, and vulnerability to adversarial perturbations. The primate visual system, in contrast, demonstrates superior efficiency and robustness, suggesting that its architectural principles may offer a blueprint for more capable artificial vision systems. This paper introduces Visual Cortex Network (VCNet), a novel neural network architecture whose design is informed by the macro-scale organization of the primate visual cortex. VCNet emulates key biological mechanisms, including hierarchical processing across distinct cortical areas, dual-stream information segregation, and top-down predictive feedback. We evaluate VCNet on two specialized benchmarks: the Spots-10 animal pattern dataset and a light field image classification task. Our results show that VCNet achieves a classification accuracy of 92.1\% on Spots-10 and 74.4\% on the light field dataset, surpassing contemporary models of comparable size. This work demonstrates that integrating neuroscientific principles into network design can lead to more efficient and robust models, providing a promising direction for addressing long-standing challenges in machine learning.
• Abstract（参考訳）: 画像分類の成功にもかかわらず、現代の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、データ非効率性、分布外一般化の貧弱さ、敵の摂動に対する脆弱性など、基本的な制限を示す。 対照的に霊長類視覚系は優れた効率性と堅牢性を示し、そのアーキテクチャ原理がより有能な人工視覚系のための青写真を提供する可能性があることを示唆している。 本稿では,霊長類視覚野のマクロな構成によってデザインを通知する新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるVisual Cortex Network(VCNet)を紹介する。 VCNetは、異なる皮質領域にわたる階層的処理、二重ストリーム情報分離、トップダウン予測フィードバックなど、重要な生物学的メカニズムをエミュレートする。 我々は、Spots-10動物パターンデータセットと光フィールド画像分類タスクの2つの特別なベンチマークでVCNetを評価した。 以上の結果から,VCNetはSpots-10では92.1\%,光場データセットでは74.4\%の分類精度を達成し,同規模の同時代のモデルを上回った。 この研究は、神経科学的原則をネットワーク設計に統合することで、より効率的で堅牢なモデルが実現し、機械学習における長年の課題に対処するための有望な方向性を提供することを示した。

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