Abstract-We introducerar en ny allmän ram för erkännande av komplexa visuella scener, som motiveras av biologi: Vi beskriver ett hierarkiskt system som nära följer organisationen av visuell cortex och bygger en alltmer komplex och invariant funktion representation genom att växla mellan en mall matchning och en maximal pooling operation. Vi visar styrkan i strategin på en rad igenkänningsuppgifter: Från invariant enda objektigenkänning i skräp till multiclass kategoriseringsproblem och komplexa scenförståelse uppgifter som förlitar sig på igenkänning av både form- och texturbaserade objekt. Med tanke på de biologiska begränsningar som systemet var tvunget att uppfylla fungerar tillvägagångssättet förvånansvärt bra: Det har förmågan att lära sig från bara ett fåtal exempel på utbildning och konkurrerar med toppmoderna system. Vi diskuterar också förekomsten av en universell, redundant lexikon över funktioner som kan hantera erkännandet av de flesta objektkategorier. Förutom dess relevans för datorseendet, tyder framgången med detta tillvägagångssätt på en rimlig bevis för en klass av feedforward modeller av objektigenkänning i cortex.
Lovande resultat jämförbara med toppmoderna datorseendesystem har uppnåtts i objektigenkänningsuppgifter på naturliga bilder REF.
Robust Object Recognition with Cortex-Like Mechanisms
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}