Closing the Gap Between High- and Low-Dimensional Models of High-Level Vision

缩小高级视觉的高维和低维模型之间的差距

基本信息

  • 批准号:
    418432665
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    德国
  • 项目类别:
    Research Fellowships
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    德国
  • 起止时间:
    2017-12-31 至 2020-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Our visual perception is highly complex to capture the complexity of our surrounding visualworld. As a consequence of this, recent models of visual perception like deep neural network models became highly complex as well to capture human perception of arbitrary photographs with some success. However, these models do not yet represent objects as separate entities and they use features designed for other purposes like object recognition or texture generation. Furthermore, their high dimensionality creates statistical problems. These aspects create a gap between these high-dimensional models which work on natural stimuli and the low-dimensional, object-based models we understand. With this project I aim to close this gap by working from both sides. Starting from the side of high-dimensional models, my first aim is to improve our methods to compare high-dimensional models to simpler models. Here I want to introduce modern sparsity based statistical methods, which were specifically designed for high-dimensional problems. Furthermore, I hope to improve upon the representational similarity analysis—one of the few existing methods for high-dimensional models and data. Starting from the side of simpler, interpretable models, I want to work on perceptual organization by generalizing interpretable models to dead-leaves stimuli, which consist of randomly superimposed simple shapes. These stimuli are interesting, because they are analytically tractable image stimuli, which nonetheless isolate the perceptual organization problem. I plan to use these stimuli to perform a behavioural experiment in humans to test our capability for perceptual organization. Modelling these results will result in a broad range of models to apply the methods from aim 1. Finally, my third aim is to use the insights I gain from my first two aims to improve our models of high-level perception of natural stimuli. I am going to use the improved statistical methods from my first aim to prune and recombine existing deep learning models to improve their capabilities as models of human visual perception. Furthermore, I am going to further generalise insights I gain about objects, occlusion and segmentation from the dead-leaves stimuli to natural images. Thus, the results of this project may contribute to better image-computable models of human perception, which can separate the visual world into objects and whose internal workings are explicitly selected to model human processing.
我们的视觉感知非常复杂,无法捕捉周围视觉世界的复杂性。因此,最近的视觉感知模型(例如深度神经网络模型)变得非常复杂,并且能够成功捕捉人类对任意照片的感知。然而,这些模型尚未将对象表示为单独的实体,并且它们使用为其他目的(例如对象识别或纹理生成)而设计的功能。此外,它们的高维度会产生统计问题。这些方面在这些适用于自然刺激的高维模型和我们理解的基于对象的低维模型之间造成了差距。通过这个项目,我的目标是通过双方的努力来缩小这一差距。从高维模型方面开始,我的第一个目标是改进我们将高维模型与简单模型进行比较的方法。在这里我想介绍一下现代基于稀疏性的统计方法,这些方法是专门针对高维问题而设计的。此外,我希望改进表征相似性分析——现有的少数高维模型和数据方法之一。从更简单、可解释的模型开始,我想通过将可解释的模型推广到由随机叠加的简单形状组成的枯叶刺激来研究感知组织。这些刺激很有趣,因为它们是分析上易于处理的图像刺激,但仍然隔离了感知组织问题。我计划利用这些刺激在人类身上进行行为实验,以测试我们的感知组织能力。对这些结果进行建模将产生广泛的模型来应用目标 1 中的方法。最后,我的第三个目标是利用从前两个目标中获得的见解来改进我们对自然刺激的高级感知的模型。我将使用我的第一个目标中改进的统计方法来修剪和重组现有的深度学习模型,以提高它们作为人类视觉感知模型的能力。此外,我将进一步概括我从枯叶刺激到自然图像的对象、遮挡和分割的见解。因此,该项目的结果可能有助于建立更好的人类感知的图像可计算模型,该模型可以将视觉世界分成对象,并且明确选择其内部工作来模拟人类处理。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Dead Rectangles as a Stimulus for Perceptual Organisation Research
死矩形作为感知组织研究的刺激
Comparing representational geometries using whitened unbiased-distance-matrix similarity
  • DOI:
    10.51628/001c.27664
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    J. Diedrichsen;Eva Berlot;Marieke Mur;Heiko H. Schütt;Mahdiyar Shahbazi;N. Kriegeskorte
  • 通讯作者:
    J. Diedrichsen;Eva Berlot;Marieke Mur;Heiko H. Schütt;Mahdiyar Shahbazi;N. Kriegeskorte
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