Att upptäcka de visuella egenskaper och representationer som hjärnan använder för att känna igen objekt är ett centralt problem i studiet av synen. Nyligen har neurala nätverk modeller av visuell objektigenkänning, inklusive biologiska och djupa nätverksmodeller, visat anmärkningsvärda framsteg, som börjar konkurrera mänskliga prestanda i vissa utmanande uppgifter. Dessa modeller är utbildade på bildexempel, lära sig att extrahera funktioner och representationer, och använda dem för kategorisering. Det är dock fortfarande oklart om de representationer och inlärningsprocesser som upptäcks av nuvarande modeller liknar de som används av det mänskliga visuella systemet. Här visar vi, genom att introducera och använda minimalt igenkännliga bilder, att det mänskliga visuella systemet använder funktioner och processer som inte används av nuvarande modeller, och som är kritiska för igenkänning. Vi fann genom psykofysiska studier att på nivån minimalt igenkännbara bilder kan en liten förändring av bilden ha en drastisk effekt på igenkännandet och identifiera funktioner som är kritiska för uppgiften. Simuleringar visade sedan att nuvarande modeller inte kan förklara denna känslighet för exakta funktioner konfigurationer, och mer allmänt, inte lära sig att känna igen minimala bilder på en mänsklig nivå. Rollen för de funktioner som visas här avslöjas unikt på minimal nivå, där bidraget från varje funktion är avgörande. En fullständig förståelse av inlärning och användning av sådana funktioner kommer att öka vår förståelse av visuellt igenkännande och dess kortikala mekanismer, och öka kapaciteten hos beräkningsmodeller för att lära sig av visuell erfarenhet och hantera igenkännande och detaljerad bildtolkning. Att upptäcka de visuella egenskaper och representationer som hjärnan använder för att känna igen objekt är ett centralt problem i studiet av synen. Framgångarna med de senaste beräkningsmodellerna för visuell igenkänning väcker naturligtvis frågan: använder datorsystem och den mänskliga hjärnan liknande eller olika beräkningar? Vi visar genom att kombinera en ny metod ("minimala bilder") och simuleringar att det mänskliga igenkänningssystemet använder funktioner och inlärningsprocesser som inte används av nuvarande modeller, vilka är kritiska för igenkänning. I studien används ett "fasövergångsfenomen" i minimala bilder, där mindre förändringar av bilden får en drastisk effekt på dess igenkänning. Resultaten visar på grundläggande begränsningar i nuvarande tillvägagångssätt och föreslår riktlinjer för att ta fram mer realistiska och bättre fungerande modeller. \BYGGNADSFÖRTECKNING
Ullman m.fl. REF visade att mindre förändringar i bilden, som knappt är märkbara för människor, kan ha drastiska effekter på exaktheten i beräkningen.
Atoms of recognition in human and computer vision
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}