Även om det mänskliga visuella systemet kan känna igen många begrepp under utmanande förhållanden, har det fortfarande vissa fördomar. I den här artikeln undersöker vi om vi kan extrahera dessa fördomar och överföra dem till ett system för maskinigenkänning. Vi introducerar en ny metod som, inspirerad av välkända verktyg inom mänsklig psykofysik, uppskattar de förutfattade meningar som det mänskliga visuella systemet kan använda för att känna igen, men i datorseende utrymmen. Våra experiment är överraskande, och antyder att klassificeringar från det mänskliga visuella systemet kan överföras till en maskin med viss framgång. Eftersom dessa klassificeringar verkar fånga positiva fördomar i det mänskliga visuella systemet, presenterar vi vidare en SVM-formulering som begränsar inriktningen av SVM-hyperplanet för att komma överens med fördomarna från det mänskliga visuella systemet. Våra resultat tyder på att överföra denna mänskliga partiskhet till maskiner kan hjälpa objektigenkänningssystem generalisera över datauppsättningar och prestera bättre när mycket lite träningsdata är tillgänglig.
Kanske är det närmaste arbetet till vårt REF där de försökte lära sig fördomar i det mänskliga visuella systemet och överföra dessa fördomar till objektigenkänningssystem.
Learning visual biases from human imagination
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}