Djupa neurala nätverk (DNN) uppnå utmärkt prestanda på standard klassificering uppgifter. Under bildkvalitetsförvrängningar som oskärpa och buller blir klassificeringsnoggrannheten dock dålig. I detta arbete jämför vi DNN:s prestanda med mänskliga ämnen på förvrängda bilder. Vi visar att även om DNN:er presterar bättre än eller på samma sätt som människor på bilder av god kvalitet, är DNN:s prestanda fortfarande mycket lägre än människans prestanda på förvrängda bilder. Vi finner dessutom att det finns liten korrelation i fel mellan DNN och mänskliga ämnen. Detta kan vara ett tecken på att den interna representationen av bilder skiljer sig mellan DNN och det mänskliga visuella systemet. Dessa jämförelser med mänskliga prestationer skulle kunna användas som vägledning för framtida utveckling av mer robusta DNN.
REF rapporterar att medan ANNs och människor presterar jämförbart bra på rena, högkvalitativa bilder; ANNs utför betydande värre på förvrängda bilder.
A Study and Comparison of Human and Deep Learning Recognition Performance under Visual Distortions
{'venue': '2017 26th International Conference on Computer Communication and Networks (ICCCN)', 'journal': '2017 26th International Conference on Computer Communication and Networks (ICCCN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}