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El nuevo grupo de datos ayudará a investigadores mejor a entender cómo el cerebro tramita imágenes

Los neurólogos y los científicos de la visión de computador dicen un nuevo grupo de datos de la talla sin precedente -- comprender exploraciones de cerebro de cuatro se ofrece voluntariamente quién vio cada uno 5.000 imágenes -- ayudará a investigadores mejor a entender cómo el cerebro tramita imágenes.

Los investigadores en la universidad del Carnegie Mellon y la universidad de Fordham, denunciando hoy en los datos científicos del gorrón, dijeron detectar exploraciones de resonancia magnética funcionales (fMRI) de la proyección de imagen en esta escala presentada retos únicos.

Cada voluntario participó en 20 o más horas de exploración de MRI, desafiando su perseverencia y la capacidad de los experimentadores de coordinar a través de sesiones de la exploración. La decisión de diseño extrema para funcionar con a los mismos individuos sobre tan muchas sesiones era necesaria para desenredar las reacciones de los nervios asociadas a imágenes individuales.

El grupo de datos resultante, BOLD5000 aparado, permite que los neurólogos cognoscitivos mejoren acción de una palanca los modelos de aprendizaje profundos que han perfeccionado dramáticamente sistemas artificiales de la visión. Inspirado originalmente por la configuración del sistema visual humano, el aprendizaje profundo puede ser perfeccionado más a fondo persiguiendo nuevos discernimientos en cómo los trabajos humanos de la visión y teniendo estudios de la visión humana mejores reflejan métodos modernos de la visión de computador. A tal efecto, BOLD5000 midió la actividad de los nervios que se presentaba de las imágenes de la visión tomadas a partir de dos grupos de datos populares de la visión de computador: ImageNet y COCOS.

¿“El entrelazamiento de la ciencia de cerebro y de informática significa que los descubrimientos científicos pueden fluir en ambas direcciones,” dijo al co-autor Michael J. Tarr, el Kavči? - Profesor de Moura de la ciencia cognoscitiva y de cerebro y jefe del departamento de la psicología de CMU. Los “estudios futuros de la visión que emplean el grupo de datos BOLD5000 deben ayudar a neurólogos mejor a entender la organización del conocimiento en el cerebro humano. Pues aprendemos más sobre la base de los nervios del reconocimiento visual, también nos colocarán mejor para contribuir a los avances en la visión artificial.”

Autor importante Nadine Chang, estudiante del Ph.D. en el instituto de la robótica de CMU que se especializa en la visión de computador, sugerido que los científicos de la visión de computador estén observando a la neurología para ayudar a innovar en el área rápidamente de avance de la visión artificial -- reforzar la naturaleza bidireccional de esta investigación.

los “científicos de Computador-Vision y los neurólogos visuales esencialmente tienen el mismo objetivo final: para entender cómo tramitar e interpretar la información visual,” Chang dijo.

Perfeccionar la visión de computador era una parte importante del proyecto BOLD5000 de su inicio. Elissa mayor Aminoff autor, entonces una persona postdoctoral en el departamento de la psicología de CMU y ahora un profesor adjunto de la psicología en Fordham, inició esta dirección de la investigación con el co-autor Abhinav Gupta, profesor adjunto en el instituto de la robótica.

Entre los retos hechos frente en conectar biológico y la visión de computador es que la mayoría de estudios neuroimaging humanos incluye muy pocas imágenes del estímulo -- a menudo 100 o menos -- cuáles se simplifican típicamente para representar solamente únicos objetos contra un fondo neutral. En cambio, BOLD5000 incluye más de 5.000 del mundo real, las imágenes complejas de escenas, los únicos objetos y los objetos que obran recíprocamente.

El grupo ve BOLD5000 mientras que solamente el primer paso hacia leveraging la visión de computador moderna modela para estudiar la visión biológica.

“Franco, el grupo de datos BOLD5000 sigue siendo manera demasiado pequeña,” Tarr dijo, sugiriendo que un grupo de datos razonable del fMRI requiriera por lo menos 50.000 imágenes del estímulo y a muchos más voluntarios hacer progreso a la luz del hecho a que la clase de las redes de los nervios profundas usadas para analizar imágenes visuales se entrena en millones de imágenes. Con este fin, el equipo de investigación espera que su capacidad de generar un grupo de datos de 5.000 exploraciones de cerebro pavimente la manera para esfuerzos colaborativos más grandes entre la visión humana y los científicos de la visión de computador.

Hasta ahora, la reacción del campo ha sido positiva. Público - el grupo de datos disponible BOLD5000 se ha transferido directamente ya más de 2.500 veces.