human visual perception | BriefGPT

关键词human visual perception

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使用感知组件解释表示学习
通过使用三个关键的感知组件：颜色、形状和纹理，我们采用选择性的掩模来观察表示的变化，从而获得每个感知组件的独特重要性图，从而增强了表示空间的可解释性，提供与人类视觉感知共鸣的解释。
PDF23 days ago
利用人类视觉探索高光谱异常检测：一种针对小目标的感知器
本文分析了人类视觉感知下的高光谱影像特征，并首次将异常检测 (HAD) 的解决过程转移到了更稳健的特征空间。我们提出了一种小目标感知检测器 (STAD)，它引入了显著性图来捕捉更接近人类视觉感知的高光谱影像特征。此外，我们还提出了一种全连接
PDF6 months ago
EulerMormer：基于 Transformer 的稳健欧拉运动增强算法
论文提出了一种新颖的动态滤波策略来实现静动态场自适应降噪，并介绍了一种消除噪声同时保留重要信息的全局动态稀疏交叉协方差注意力机制，以及一种选择性调节不同频率特征依赖性以减少空间衰减和补充运动边界的多尺度双路径门控机制。实验证明，EulerM
PDF7 months ago
脑形式化：将 MRI 脑功能建模到机器视觉中
通过引入新颖的基于 Transformer 的 Brainformer 方法，分析人类感知系统中 fMRI 模式，并将其作为监督机制应用于机器视觉模型，通过实验证明，在各种图像识别任务中，利用 fMRI 信息可以实现与当前最先进方法相比的潜
PDF7 months ago
SAGE-NDVI: 一种利用卫星到地面 NDVI 知识进行遥感图像去雾的打破刻板印象的评估指标
本文提出一种基于植被指数差错的遥感图像去雾客观评价指标，在广泛的实验中，验证该指标可以适当地评估不同的去雾模型，并符合人类视觉感知。
PDFa year ago
深度神经网络能否充当人类视觉感知的行为模型？
本文回顾了当前深度神经网络在作为人类核心物体识别合适的行为模型方面存在的证据，并指出深度神经网络作为计算模型的质量是一个多维概念，需要在建模目标方面达成明确的理解与共识。本文通过分析大量的人类感知和深度神经网络核心物体识别能力的心理物理和计
PDFa year ago
人类与机器视觉间差距已部分缩小
通过广泛测试人类观察者和机器学习模型的表现，本研究发现最先进的自监督和转换器模型在大部分研究中已经超越人类的前馈性能。人类和机器视觉的行为差异正在缩小，但还有许多改进的空间。
PDF3 years ago