Abstract-Computational modellering av det primära visuella systemet ger insikter av potentiell relevans för några av de utmaningar som datorseendet står inför, såsom objektigenkänning och kategorisering, rörelsedetektering och aktivitetsigenkänning, eller vision-baserad navigering och manipulation. I detta papper granskas några funktionella principer och strukturer som i allmänhet anses ligga till grund för den primära visuella cortex, och försök att extrahera biologiska principer som kan ytterligare främja datorseende forskning. Organiserade för en datorseende publik, presenterar vi funktionella principer för bearbetning hierarkier närvarande i primat visuellt system med tanke på senaste upptäckter inom neurofysiologi. Den hierarkiska bearbetningen i det primära visuella systemet kännetecknas av en sekvens av olika nivåer av bearbetning (i ordningen 10) som utgör en djup hierarki i motsats till de platta vision arkitekturer som främst används i dagens vanliga datorseende. Vi hoppas att den funktionella beskrivningen av de djupa hierarkier som förverkligas i det primära visuella systemet ger värdefulla insikter för utformningen av datorseendealgoritmer, vilket främjar en allt mer produktiv interaktion mellan biologisk och datorseende forskning.
Andra forskare lånade från det visuella systemet av människor som använder en sekvens av olika faser av bearbetning (på ordningen 10) för objektigenkänning uppgifter REF, att inkludera fler lager för att extrahera nya funktioner.
Deep Hierarchies in the Primate Visual Cortex: What Can We Learn for Computer Vision?
{'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']}