本文選題：計(jì)算機(jī)視覺 + 深度學(xué)習(xí)　； 參考：《清華大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：神經(jīng)科學(xué)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺有很強(qiáng)的借鑒意義。人的視覺神經(jīng)系統(tǒng)具有出色的視覺感知能力,可以快速地對(duì)海量視覺輸入進(jìn)行壓縮和選擇,通過(guò)層級(jí)通路對(duì)信息進(jìn)行高效表示,利用各種復(fù)雜的神經(jīng)機(jī)制去適應(yīng)環(huán)境。在幾十年的發(fā)展歷程中,計(jì)算機(jī)視覺從神經(jīng)科學(xué)中獲得了不少靈感和啟發(fā),一些計(jì)算模型和視覺系統(tǒng)的研究有密切聯(lián)系,比如手工設(shè)計(jì)的視覺特征與神經(jīng)元的感受野、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與初級(jí)視皮層和層級(jí)通路、顯著性模型與視覺搜索實(shí)驗(yàn)等。本文的基本思路就是利用神經(jīng)科學(xué)的啟發(fā)去改進(jìn)和提出新的計(jì)算機(jī)視覺模型。全文內(nèi)容分為兩部分,分別對(duì)應(yīng)識(shí)別和注意這兩種視覺的基本功能。第一部分提出了一種層級(jí)遞歸結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),基于該模型對(duì)圖像分類、場(chǎng)景標(biāo)注、EEG信號(hào)識(shí)別等任務(wù)進(jìn)行了研究。這部分的啟發(fā)來(lái)自于神經(jīng)系統(tǒng)中廣泛存在的遞歸連接。第二部分從層級(jí)特征的角度出發(fā)對(duì)視覺注意力和顯著性進(jìn)行了研究,提出基于中高層特征的注意力和顯著性模型。這部分的啟發(fā)來(lái)自于對(duì)注意力研究的一些實(shí)驗(yàn)結(jié)果的總結(jié)。本文的創(chuàng)新之處在于從神經(jīng)科學(xué)的研究成果中提取對(duì)計(jì)算機(jī)視覺有用的結(jié)構(gòu)和原理,基于這些結(jié)果提出新的計(jì)算機(jī)模型,并在各種應(yīng)用任務(wù)中取得了優(yōu)異的效果。創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下兩方面:提出了一種新型的深層遞歸結(jié)構(gòu)的模型:遞歸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將該模型擴(kuò)展到多個(gè)任務(wù)的應(yīng)用中,均取得了優(yōu)異的效果。在圖像分類中,遞歸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在使用更少參數(shù)的情況下,取得了比其他先進(jìn)水平模型更好的性能。在場(chǎng)景標(biāo)注中,多尺度遞歸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以端對(duì)端的方式處理任務(wù),在準(zhǔn)確度和速度上均達(dá)到了先進(jìn)水平。我們還將模型從圖像處理擴(kuò)展到一維序列處理,并應(yīng)用于EEG信號(hào)識(shí)別,在相關(guān)的數(shù)據(jù)競(jìng)賽中取得了優(yōu)異的成績(jī)。受相關(guān)神經(jīng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的啟發(fā),從層級(jí)特征的角度對(duì)注意力的計(jì)算模型進(jìn)行了研究。利用特征選擇方法分析了各種顯著性特征對(duì)眼動(dòng)預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn),并基于選擇結(jié)果用少數(shù)特征構(gòu)建出達(dá)到先進(jìn)水平的顯著性模型�；谥懈邔犹卣魈岢隽诵碌淖⒁饬惋@著性模型,這些模型相對(duì)于傳統(tǒng)底層模型能更好地預(yù)測(cè)眼動(dòng)。本文的結(jié)果支持了利用神經(jīng)科學(xué)的啟發(fā)去改進(jìn)人工智能模型的可行性。
[Abstract]:Neuroscience is very useful for computer vision. Human visual nervous system has excellent visual perception ability, it can compress and select the massive visual input quickly, express the information efficiently through hierarchical path, and adapt to the environment by various complicated neural mechanisms. In the decades of development, computer vision has gained a lot of inspiration and inspiration from neuroscience. Some computational models are closely related to the study of visual systems, such as hand-designed visual features and neuronal receptive fields. Convolution neural network and primary visual cortex and hierarchical pathway, significant model and visual search experiments. The basic idea of this paper is to use the inspiration of neuroscience to improve and propose a new computer vision model. The content of this paper is divided into two parts, corresponding to the basic functions of recognition and attention. In the first part, a hierarchical recursive neural network is proposed. Based on the model, the tasks of image classification, scene tagging and EEG signal recognition are studied. This part of the inspiration comes from the widespread existence of recurrent connections in the nervous system. In the second part, the visual attention and salience are studied from the perspective of hierarchical features, and a model of attention and significance based on middle and high level features is proposed. This part of the inspiration comes from the summary of some experimental results of attention research. The innovation of this paper is to extract the useful structure and principle of computer vision from the research results of neuroscience. Based on these results, a new computer model is proposed, and excellent results are obtained in various application tasks. The innovations are mainly reflected in the following two aspects: a new model of deep recursive structure, recursive convolution neural network, is proposed, and the model is extended to the application of multiple tasks, and excellent results are obtained. In image classification, the recursive convolution neural network achieves better performance than other advanced level models with fewer parameters. In scene tagging, multi-scale recursive convolution neural network processes tasks in an end-to-end manner, which reaches the advanced level in accuracy and speed. We also extend the model from image processing to one-dimensional sequence processing and apply it to EEG signal recognition. Inspired by the experimental results of neuroscience, the computational model of attention was studied from the point of view of hierarchical characteristics. The contribution of various salient features to eye movement prediction is analyzed by using feature selection method. Based on the selection results, a significant model with a few features is constructed to achieve the advanced level. Based on the features of middle and high levels, a new attention and salience model is proposed, which can predict eye movement better than the traditional bottom model. The results of this paper support the feasibility of improving the artificial intelligence model with the inspiration of neuroscience.
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1790327