論文の概要: Human-level 3D shape perception emerges from multi-view learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17650v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 18:56:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:29.411586
• Title: Human-level 3D shape perception emerges from multi-view learning
• Title（参考訳）: 多視点学習から人間レベルの3次元形状知覚が出現する
• Authors: Tyler Bonnen, Jitendra Malik, Angjoo Kanazawa,
• Abstract要約: 任意のオブジェクトに対する人間の3次元形状推論を予測するためのモデリングフレームワークを開発する。 我々は、自然主義的な知覚データよりも視覚空間的目的を用いて訓練された新しいニューラルネットワークのクラスでこれを達成した。 人間のレベル3D知覚は、自然主義的な視覚空間データよりもシンプルでスケーラブルな学習目標から生まれる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.048728487674815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans can infer the three-dimensional structure of objects from two-dimensional visual inputs. Modeling this ability has been a longstanding goal for the science and engineering of visual intelligence, yet decades of computational methods have fallen short of human performance. Here we develop a modeling framework that predicts human 3D shape inferences for arbitrary objects, directly from experimental stimuli. We achieve this with a novel class of neural networks trained using a visual-spatial objective over naturalistic sensory data; given a set of images taken from different locations within a natural scene, these models learn to predict spatial information related to these images, such as camera location and visual depth, without relying on any object-related inductive biases. Notably, these visual-spatial signals are analogous to sensory cues readily available to humans. We design a zero-shot evaluation approach to determine the performance of these `multi-view' models on a well established 3D perception task, then compare model and human behavior. Our modeling framework is the first to match human accuracy on 3D shape inferences, even without task-specific training or fine-tuning. Remarkably, independent readouts of model responses predict fine-grained measures of human behavior, including error patterns and reaction times, revealing a natural correspondence between model dynamics and human perception. Taken together, our findings indicate that human-level 3D perception can emerge from a simple, scalable learning objective over naturalistic visual-spatial data. All code, human behavioral data, and experimental stimuli needed to reproduce our findings can be found on our project page.
• Abstract（参考訳）: 人間は2次元視覚入力から物体の3次元構造を推測することができる。 この能力のモデリングは、視覚知能の科学と工学の長年の目標であったが、何十年もの計算手法は人間のパフォーマンスに欠けてきた。 そこで我々は,実験刺激から直接,任意の物体に対する人間の3次元形状推定を予測するモデリングフレームワークを開発した。 自然感性データに対する視覚空間的目的を用いた新しいニューラルネットワークのクラスでこれを達成し、自然シーン内の異なる場所から撮影された画像の集合を考えると、これらのモデルは、オブジェクトに関連する帰納的バイアスに頼ることなく、カメラの位置や視覚深度などのこれらの画像に関連する空間情報を予測することを学ぶ。 これらの視覚空間信号は、人間が容易に利用できる感覚的手がかりと類似している。 我々は,これらの「マルチビュー」モデルの性能を,よく確立された3次元知覚タスクで決定するためのゼロショット評価手法を設計し,モデルと人間の行動を比較した。 私たちのモデリングフレームワークは、タスク固有のトレーニングや微調整なしでも、3次元形状の推測に人間の精度を合わせる最初のフレームワークです。 注目すべきは、モデル応答の独立した読み出しは、エラーパターンや反応時間を含む人間の行動のきめ細かい測定を予測し、モデルダイナミクスと人間の知覚との自然な対応を明らかにすることである。 この結果から,人間の3次元知覚は自然主義的視覚空間データよりもシンプルでスケーラブルな学習対象から生まれる可能性が示唆された。 全てのコード、人間の行動データ、そして我々の発見を再現するために必要な実験的な刺激は、我々のプロジェクトページで見ることができる。

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