論文の概要: Towards aligned body representations in vision models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00365v1
• Date: Sat, 29 Nov 2025 07:25:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.196243
• Title: Towards aligned body representations in vision models
• Title（参考訳）: 視覚モデルにおける身体表現の整列化に向けて
• Authors: Andrey Gizdov, Andrea Procopio, Yichen Li, Daniel Harari, Tomer Ullman,
• Abstract要約: セグメンテーションのために訓練された視覚モデルが、同等の表現を発達させるかどうかを検証する。 より小さなモデルは自然に人間のように粗いボディ表現を形成するのに対し、大きなモデルは細かな細かなエンコーディングをする傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.548979981481746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human physical reasoning relies on internal "body" representations - coarse, volumetric approximations that capture an object's extent and support intuitive predictions about motion and physics. While psychophysical evidence suggests humans use such coarse representations, their internal structure remains largely unknown. Here we test whether vision models trained for segmentation develop comparable representations. We adapt a psychophysical experiment conducted with 50 human participants to a semantic segmentation task and test a family of seven segmentation networks, varying in size. We find that smaller models naturally form human-like coarse body representations, whereas larger models tend toward overly detailed, fine-grain encodings. Our results demonstrate that coarse representations can emerge under limited computational resources, and that machine representations can provide a scalable path toward understanding the structure of physical reasoning in the brain.
• Abstract（参考訳）: 人間の身体的推論は内部の「身体」表現に依存しており、粗い、容積近似は物体の範囲を捉え、動きや物理学に関する直感的な予測をサポートする。 心理学的な証拠は、人間がそのような粗い表現を使うことを示しているが、その内部構造はほとんど不明である。 ここでは、セグメンテーションのために訓練された視覚モデルが、同等の表現を発達させるかどうかをテストする。 我々は,50人の被験者による心理物理学的な実験を意味的セグメンテーションタスクに適応させ,7つのセグメンテーションネットワークのファミリーをテストする。 より小さなモデルは自然に人間のように粗いボディ表現を形成するのに対し、大きなモデルは細かな細かなエンコーディングをする傾向にある。 本研究は,機械表現が脳内の物理的推論の構造を理解するためのスケーラブルな経路を提供することができることを示す。

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