Feedfore neurala nätverk ger den dominerande modellen av hur hjärnan utför visuell 8 objektigenkänning. Dessa nätverk saknar dock de laterala och återkopplingsförbindelserna, 9 och den resulterande återkommande neuronala dynamiken, av ventral visuell väg i människans 10 och icke-mänskliga primathjärna. Här undersöker vi återkommande konvolutionella neurala nätverk 11 med bottom-up (B), lateral (L), och top-down (T) anslutningar. Att kombinera dessa typer av 12 anslutningar ger fyra arkitekturer (B, BT, BL och BLT), som vi systematiskt testar 13 och jämför. Vi antog att återkommande dynamik kan förbättra erkännandet per for-14 mance i det utmanande scenariot med partiell ocklusion. Vi introducerar två nya ockluded 15 objekt erkännande uppgifter för att testa effektiviteten av modellerna, siffror skräp (där flera 16 mål siffror ocklude varandra) och siffror skräp (där mål siffrorna är ocluded av 17 siffror fragment). Vi finner att återkommande neurala nätverk överträffar feedforward kontroll 18 modeller (ungefär matchade i parametrisk komplexitet) på att känna igen objekt, både i 19 frånvaron av ocklusion och i alla ocklusion förhållanden. Återkommande neurala nätverk är 20 inte bara mer neurobiologiskt rimliga i sin arkitektur; deras dynamik ger också 21 överlägsna uppgiftsprestanda. Detta arbete visar att datorseende kan dra nytta av att använda 22 återkommande konvolutionella arkitekturer och tyder på att de allestädes närvarande återkommande anslutningarna 23 i biologiska hjärnor är nödvändiga för uppgiftens prestanda. Den ska tillämpas från och med den 1 januari 2018.
REF visade att RCNN presterade betydligt bättre i objektigenkänningsuppgift under ocklusion.
Recurrent convolutional neural networks: a better model of biological object recognition under occlusion
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science']}