論文の概要: Deep Psychovisual Image Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29260v2
- Date: Sat, 30 May 2026 13:21:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-02 18:24:16.726936
- Title: Deep Psychovisual Image Representations
- Title（参考訳）: 深部心理視覚画像表現
- Abstract要約: 心理視覚モデルでは、人間の視覚は、中間抽象を初めて形成することによって、高い認識から低レベルの特徴抽出を分離することを示唆している。
Deep Visual Coding(ディープ・ビジュアル・コーディング)は1990年代のイメージ・コードにインスパイアされた学習周波数領域の表現である。
我々のモデルは、複雑な数値表現と学習された抽象化が深部空間層の役割を補うため、モデルスケーリングにおいてCNNよりも深部依存度が低いことが分かりました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.232168367173663
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Psychovisual models suggest human vision decouples low-level feature extraction from higher cognition by first forming intermediate abstractions. In contrast, deep learning-based vision models routinely extract and aggregate features using homogeneous stacks of spatial layers, rendering their decision-making processes opaque. In this paper, we propose Deep Visual Coding, a learned frequency-domain representation inspired by 1990s image codes that quantised perceptually salient frequencies, which together with complex-valued image representations produces psychovisual-style abstractions. This approach enables the first psychovisual-based deep learning framework, utilizing data-driven spectral filters that learn to encode task-relevant semantic structures within distinct frequency sub-bands. Salience analyses reveal that our psychovisual models extract highly interpretable object parts compared to the amorphous regions produced by regular Convolutional Neural Networks (CNNs). Furthermore, we find that our models are less depth dependent than CNNs for model scaling, since our complex-valued representations and learned abstractions subsume the role of the deep spatial layers. Together, these findings demonstrate that psychovisual coding provides a promising path toward more efficient and transparent vision models.
- Abstract（参考訳）: 心理視覚モデルでは、人間の視覚は、中間抽象を初めて形成することによって、高い認識から低レベルの特徴抽出を分離することを示唆している。
対照的に、深層学習に基づく視覚モデルは、空間層の均質なスタックを用いて、定期的に特徴を抽出し集約し、意思決定プロセスが不透明になる。
本稿では,1990年代のイメージコードにインスパイアされた学習周波数領域の表現であるDeep Visual Codingを提案する。
このアプローチは、異なる周波数サブバンド内のタスク関連セマンティック構造を符号化するデータ駆動スペクトルフィルタを利用する、最初の心理視覚に基づくディープラーニングフレームワークを実現する。
サリエンス分析により,我々の心理視覚モデルは,通常の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が生成する非晶質領域と比較して,高度に解釈可能な対象部位を抽出することが明らかとなった。
さらに、複雑な数値表現や学習された抽象概念が深部空間層の役割を補うため、モデルスケーリングにおいて我々のモデルはCNNよりも深部依存度が低いことが判明した。
これらの知見は、心理視覚的コーディングがより効率的で透明な視覚モデルへの有望な道を提供することを示している。
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