Det är en långvarig fråga hur biologiska system omvandlar visuella ingångar till robusta resultat av visuell information på hög nivå. Forskningen under de senaste decennierna har visat att mycket av de underliggande beräkningarna sker på ett hierarkiskt sätt längs den ventrala visuella vägen. De exakta bearbetningsstegen längs denna hierarki är dock svåra att karakterisera. Här presenterar vi en metod för att generera stimuli som möjliggör en principiell beskrivning av bearbetningsstegen längs ventralströmmen. Vi introducerar en ny parametrisk strukturmodell baserad på de kraftfulla utrymmena i konvolutionella neurala nätverk optimerade för objektigenkänning. Vi visar att begränsa en rumslig sammanfattande statistik över funktionskartor räcker för att syntetisera högkvalitativa naturliga texturer. Dessutom konstaterar vi att våra textur representationer kontinuerligt löses upp visuell information på hög nivå och visar att den hierarkiska parameteriseringen av texturmodellen naturligt gör det möjligt för oss att generera nya typer av stimuli för att systematiskt undersöka mellannivåseendet.
Gatys m.fl. REF presenterar en parametrisk texturmodell baserad på CNN som kan syntetisera naturliga texturer av hög kvalitet.
Texture synthesis and the controlled generation of natural stimuli using convolutional neural networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology']}