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MindSet: Vision. 用于关键心理实验中测试深度神经网络的工具箱
一项关于深度神经网络与人类视觉的研究，介绍了名为 MindSet: Vision 的工具箱，包含一系列图像数据集和相关脚本，用于测试 DNNs 在 30 个心理发现方面，并提供了代码以重新生成这些数据集，并提供了测试 DNNs 的代码，使用
PDF3 months ago
透过植被的立体深度感知
当我们结合计算机光学合成孔径感测和人类融合立体图像的能力时，人类和计算方法都能够更好地区分隐藏在树叶下的物体深度。这项研究通过使用由无人机在茂密树林上方拍摄的视频，证明当采用计算合成孔径感测和分层立体视频时，人类观察者能够成功地区分深度，而
PDF8 months ago
眼动与低延迟脉冲神经网络的高能效视觉搜索
通过实验证明人类视觉搜索行为并建立了第一个基于 SNN 的视觉搜索模型，该模型结合了人工视网膜结构与尖峰特征提取、记忆和注视决策模块，通过群体编码实现快速高效的注视决策，能够学习类似人类或接近最佳的凝视策略，在搜索速度和准确性方面优于人类，
PDF9 months ago
深度神经网络中 Gestalt 分组的证据存在不确定性
本文研究了 DNN 模型在场景感知和对象识别中是否存在类似人类感知的 Gestalt 现象，并发现不同类型的 DNN 模型在处理不同的刺激时，只在最后一个处理层表现出一定的 Gestalt 效应，但这种效应与人类感知的 Gestalt 效应
PDF2 years ago
ICLR通过类似干扰任务寻找拥有生物可行性的对抗性鲁棒特征
通过进行心理物理实验，研究表明对于肉眼视觉更为友好的对抗鲁棒网络学习的表征比非对抗鲁棒网络更能够捕捉到外周计算，而这种外周计算与人类视觉中基于纹理的表征更加匹配，这种结论提供了在深度神经网络中引入类似的表征可带来诸如对抗鲁棒性等有用的性质的
PDF2 years ago
ICLR人类极简视频对动态识别模型的启示
研究了人类视觉中空间和时间信息的整合机制，提出了最小视频概念，并发现当前动态视觉识别网络无法重现人类对于整合空间和时间非常有效的能力。
PDF3 years ago
CVPR深度神经网络容易被愚弄：对不可识别图像的高置信度预测
本研究研究了深度神经网络在计算机视觉领域上的发展，并提出了 “欺骗图像” 的概念，在模型认为是熟悉对象的情况下生成了一系列对人类难以识别的图像，揭示了计算机视觉与人类视觉之间的有趣差异。
PDF10 years ago
ICLR高效視覺編碼：從視網膜到 V2
本文提出了一种基于改进的 RICA 模型的新方法，通过使用 sPCA 算法，模拟了人类视觉处理中不同层级的感受野，可以帮助理解人类视觉的功能和实现计算机视觉的研究。
PDF11 years ago