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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-29 13:25 深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)内部ユニットの2次刺激に対する選択性 ○ジャマル シャー（岩手県立大）・白石祥之（HobHop, Inc.）・内藤智之（阪大）・眞田尚久（岩手県立大）  NC2022-36 |
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| 抄録 | （和） | 視覚情報処理において，物体認識には輝度情報(一次視覚特徴)だけでなく，テクスチャやコントラスト手がかり(2次視覚特徴)の検出が重要である．大脳視覚情報処理では，輝度情報がV1野で検出された後，コントラスト手がかりなどの2次視覚特徴がV2野で検出されていることが報告されている[1]． 人と同程度以上の物体認識能力を獲得している深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）モデルでも，同様の階層的処理が行われているかを検証するために，輝度によって定義された刺激（1次刺激）と，コントラスト変調によって定義された刺激画像（2次刺激）を用い，DCNNの内部表現の検証を行った．その結果初期層では輝度に依存的な応答が示されたが、中間層であるBlock3及びBlock4で２次刺激に対する選択性が多く見られた。また、輝度刺激に対する方位選択性と、２次刺激に対する方位選択性がよく似ていることが明らかになった。このことから、VGG-16での画像特徴の符号化の様式は、大脳視覚システムと類似性が高いことが示唆される。 |
| （英） | Second-order visual feature, such as texture defined edge or contrast defined edge, is an important visual cue for object recognition. In the cortical visual system, neurons selective to second-order feature were found in area 18 and these neurons showed similar selectivity to luminance defined grating and the second-order gratings [1][2] Object recognition ability of Deep Convolutional Neural Network (DCNN) achieved the same level as humans. Since both cortical visual system and DCNN have hierarchical architecture, the DCNN might also process the 2nd-order feature in the middle layers. Here we analyzed response properties of internal units in VGG16 to luminance defined grating and the Second-order grating stimuli. VGG16 shows high neural predictability of area V4 [3]. By varying orientation and spatial frequency of luminance grating and envelope of the Second-order grating, we measured tuning characteristics of internal units in all layers. Many of units in middle layers (such as Block3) showed clear selectivity to envelope orientation and spatial frequency. Some of them showed similar tuning properties both in luminance defined grating and Second-order grating. This result suggests that VGG16 might follow similar manner for object representation as cortical visual system. |
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| キーワード | （和） | 受容野 / 視覚皮質 / 方位選択性 / 物体認識 / / / / |
| （英） | Receptive field / Visual cortex / Orientation tuning / Object recognition / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 195, NC2022-36, pp. 16-19, 2022年9月. | |
| 資料番号 | NC2022-36 | |
| 発行日 | 2022-09-22 (NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2022-36 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2022-09-29 - 2022-09-30 |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | Tohoku Univ. |
| テーマ（和） | 脳アーキテクチャー, 一般（NC, ME） |
| テーマ（英） | Brain Architecture, NC, ME |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2022-09-NC-MBE |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)内部ユニットの2次刺激に対する選択性 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Tuning properties to Second-order grating in Deep Convolutional Neural Network (DCNN) |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 受容野 / Receptive field |
| キーワード(2)（和/英） | 視覚皮質 / Visual cortex |
| キーワード(3)（和/英） | 方位選択性 / Orientation tuning |
| キーワード(4)（和/英） | 物体認識 / Object recognition |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | * ジャマル シャー / * Jamal Shah / ジャマル シャー |
| 第1著者 所属（和/英） | 岩手県立大学 (略称： 岩手県立大) Iwate Prefectural University (略称： Iwate Prefectural Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 白石 祥之 / Yoshiyuki R. Shiraishi / シライシ ヨシユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社 HobHop (略称： HobHop, Inc.) HobHop, Inc. (略称： HobHop, Inc.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内藤 智之 / Tomoyuki Naito / ナイトウ トモユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院医学系研究科 (略称： 阪大) Graduate School of Medicine, Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 眞田 尚久 / Takahisa M. Sanada / サナダ タカヒサ |
| 第4著者 所属（和/英） | 岩手県立大学 (略称： 岩手県立大) Iwate Prefectural University (略称： Iwate Prefectural Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-09-29 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2022-36 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.195 |
| ページ範囲 | pp.16-19 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-09-22 (NC) |
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