如果您的目标是直接从图像中提取基本构建块（例如，物体的部件或区域），并将它们组合成完整的目标对象，那么您可以构建一个理论框架，该框架侧重于以下几个关键步骤：1. **基本构建块的自动发现**：   - 定义一个数学模型或学习算法，用于在图像中自动识别和提取基本构建块。这可能涉及到图像分割、特征...

梦为努力浇了水，爱在背后往前推

zhLeon521

无标题文档

研究表明，人类的视觉系统能处理众多任务，例如识别各种形状、大小和颜色的物体，了解这些物体在不同环境中如何表现，以及在各种光照和视角条件下识别它们（Hubel &amp; Wiesel, 1962）。为了完成这些复杂的任务，我们的视觉系统不仅要识别物体的外观，还需要理解它们的内在特性及其在不同环境下的变...

类脑视觉对象发现和检测：模型与架构类脑利用认知心理学和神经生理学领域开发出了一种无监督的框架。这个框架能够自动分辨物体，并在新环境中高效地进行检测和定位。虽然机器视觉系统近年来取得了重大进展，但在性能、可扩展性和鲁棒性方面，它们与生物视觉系统相比还有很大的差距。大脑的一个显著特征是其能够自动识...

Brain-inspired automated visual object discovery and detection

人类并不是通过像素来理解场景，而是通过将其分解为感知组和结构来理解，而感知组和结构是识别的基本构建块。这促使我们提出一种模仿这个过程的端到端像素度量学习方法。核心视觉学习问题是最大化片段内的相似性并最小化片段之间的相似性。人类对边缘的模糊性精确定位自然图像中的边缘涉及各种“级别”的视觉感知  ...

物体识别机制必须从明显的复杂形状推断物体的身份。对视觉世界进行空间精确分析，从视觉世界的刺激中选择感兴趣的物体，并将物体的位置和细节信息传递给电机系统。我们对世界的认识和记忆大多基于视觉。然而，视觉的基本机制并不明显。我们如何感知形状和运动？我们如何分辨颜色？在复杂的视觉环境中识别物体是一项非...

汇报-文稿

在专注机器人视觉领域的研究中，科学家发现，不必详细分析整个视觉场景，仅通过一系列注视点过程中收集的中央凹图像和眼跳（快速眼动）信息，就能识别出场景或单个物体。这一过程在计算层面上是通过建立一系列中央凹特征的概率模型或基于证据的模型来实现的，这种模型被称为“注意力序列”（Soyer 和 Bozm...

中央凹-周围视网膜-框架

复杂场景自动理解。研究从属性、物体到场景的跨层次关系发现与相应视觉知识的表示和推理方法;研究对场景的层次化识别及与之相关的类别与属性自动发现方法; 研究具有触类旁通能力的识别与学习方法;建立视觉对象的时空特征与语言表达之间的对齐，进而和计算语言学相结合，实现从感知到认知的无缝转换。记忆驱动的推...

与大脑相关的研究方向还有两个分支：脑信息学和基于脑电信号的脑机接口。这俩不属于类脑计算的范畴研究目标不同闹信息学：神经科学范畴，不是计算科学范畴。 类脑计算针对的是算法和自动化系统实现问题研究方法不同脑机接口和闹信息学：采用计算机科学领域的机器学习或数据挖掘算法，对取自大脑的数据施加现成的方法...

类脑计算 |

涌现特征  Emergent features涌现是感知组织的核心概念。从最早的科学感知方法开始，人们一直认为感知是由感觉组成的，就像一堵墙是由砖块砌成的一样。如果我们能确定这些感觉——也就是我们这个时代的所谓特征——是如何被检测到的，我们就能理解我们如何感知世界，即通过将这些特征加起来或以其...

Emergent features and feature combination

共同命运当Wertheimer提出著名的共同命运原则（图4.1G）时，他意识到了动态属性对分组的影响。共同命运原则（Wertheimer也称为“统一的命运”）是移动在一起的项聚类的趋势。共同命运通常描述为具有完全平行且运动向量长度相等的分组元素，如图4.1G所示。然而，其他相关运动模式，如点汇...

perceptual grouping

Hierarchical organization by and-or tree自然场景由许多部分组成。请参见图 44.2 中的海滩场景示例。当我们观察这幅图像时，我们的视觉系统会处理一系列任务，以便理解整个场景。这些任务包括将整个场景分解成若干部分，将它们组合成越来越大的部分，并以某种方式组...

Theoretical approaches

感知组织这一主题通常是指在感知过程中，视觉信息如何在时间和空间上被结构化为不同的定性元素，以及这种结构化如何影响观察者体验到的视觉特性。The topic of perceptual organization typically refers to the problems of how th...

Perceptual Organization

P1: 本次汇报的题目是“基于视觉感知机制的边缘检测方法”。边缘检测作为图像处理与计算机视觉的基础任务,对图像分割、目标识别等后续处理具有重要意义。今天，我和大家分享下  构建更符合人眼视觉规律的边缘检测方法  的思考P2: 首先，在进入主题之前,先让我们来看一个有趣的问题:1967年,数学家...

📎The-Oxford-Handbook-of-Perceptual-Organization-2015-PDF.pdfhttps://graphics.stanford.edu/courses/cs233-22-spring/

Books | Perceptual-Organization

这周主要从自下而上的思想出发，先找出最小认知单元--&gt; 区域聚合形成对象（目前还没实现）开始认为“超像素”的概念比较贴合“最小认知单元”。本文从最经典的SLIC算法（Simple Linear Iterative Clusting）进行实践。超像素是把一张图片中具有相似特征的像素进行聚类，形成...

20230710 | 上周学习总结

大脑认知的关键词：自上而下、自下而上、层次、注意力上周的主要工作就是看文献，理清一下思路。如何表示和利用客观世界模型、知识以及选择性注意机制来求解视觉场景理解的问题。（尝试构建类似大脑的视觉信息处理模型及架构）怎样利用知识，将大脑的某些视觉感知功能赋予机器？（1）如何实现初级视觉中不同层次和水...

20230626 | 上周学习总结

本次的汇报主要是这段时间自己对类脑计算、生物视觉、脉冲神经网络的初步认知，最后有几个在学习过程中想到的问题需要和您讨论。一、关于类脑计算的一些定义：冯·诺依曼结构图灵机模型表明，存在一种普适的计算机制，它可以完成任何可用形式化方式描述的计算任务，而且图灵测试的可能性是建立在符号系统所具有的可塑...

20230619 | 类脑计算与视觉认知的初步理解和思考

充分的感知、全面的认知，进而是感知与认知的协同发展传统的解决方案基于概率： 卡尔曼滤 波、期望最大化及粒子滤波等 ， 对环境的变化和 传感器的误差有一定容忍能力 ， 但是它们存在计算量大、存储量大等缺陷，  无法满 足长时间、大环境下的导航需求。    综上所述，在线环境学习与记忆 就显得尤为...

无标题

crack detection

国内外研究现状，研究大概分为三个方向：模拟视觉功能机理、基于神经激活预测、基于SNN的类脑模型总起模拟视觉功能机理： 模拟视觉系统的功能机理是指通过构建类脑模型来模拟人类视觉系统中的各种特性和机制。这些特性包括横向依赖、多层监督、稀疏性、自下而上反馈、横向抑制和远程横向连接等。这些特性反映了视...

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，虽然在图像识别、语言处理等领域取得了显著的成果，但与人脑相比，它仍然存在一些缺点。以下是一些主要的缺点以及相关的Google Scholar文献来源：数据依赖性：深度学习模型需要大量的数据来进行训练，而人脑可以通过很少的例子进行快速学习。这种缺点导...

类脑机器感知与学习

脉冲神经网络研究现状及展望 张铁林 1), 2) 徐波 1),2),3)脉冲神经网络是源于生物启发的新一代人工神经网络模型。脉冲神经网络的发展目标不是构建人工神经网络的生物版本替代品，而是通过突破生物启发的多尺度可塑性优化理论，去粗取精，最终实现具有生物认知计算特色的新一代高效脉冲神经网络模型...

20230419 | 论文摘抄

神经元间的突触可塑性神经元突触可塑性是指神经元之间的突触连接能够随着神经活动的不断变化而发生改变的能力。在突触可塑性中，突触的连接强度和突触数目可以随着神经活动的不同而发生变化，这种变化能够持续很长时间，并且可以被认为是大脑学习和记忆的基础。神经元突触可塑性是大脑学习和记忆的关键机制。在神经元...

20230415 | 一些名词解释

脉冲神经网络是受生物启发的新一代人工神经网络，以脑科学为导向，沿着脑模拟方向发展，以0/1脉冲序列表达信息流，编码里包含了时间信息；另外，神经元内部具有动力学特征，具有事件驱动、稀疏发放等特点。1. 脉冲神经网络的主要特征时序性（与ANN最大的区别）通过脉冲编码将输入信息转换成脉冲序列信号，并...

20230413 | 脉冲神经网络（Spiking Neural Network, SNN）

广义的类脑计算是借鉴脑的结构和工作原理，但又不局限对脑的模拟（SNN），还包括融合传统的人工神经网络 (ANN)等具有更多类脑特征的异构神经网络，是一种融合当前计算机科学和神经科学的计算发展途径，学术界称其为Brain-inspired Computing1. Background深度神经网络...

20230408 | Brain-inspired Computing/ Neuromorphic Computing 类脑计算/神经形态计算

NC-大脑启发的全局-局部学习与神经形态计算相结合

类脑计算： 发展异构动态大数据处理、非结构化复杂模式信息分析与视觉场景理解计算类脑计算是受脑功能和脑神经网络连接机制启发的一种计算架构。他以神经形态计算的模式来部分模拟大脑功能与其结构的对应关系和反馈连接增强人工智能及其计算效率，而不是简单的复制人类大脑。这就意味着类脑计算研究法的发展必须面向...

类脑计算--有问题的学科才有生命力

在图像处理领域中，深度学习和机器学习是非常流行的技术，可以用于识别、分类、分割、重建和生成图像等任务。但是，类脑计算在某些情况下可能更适合于图像处理任务。类脑计算是一种仿照大脑神经元和神经网络的计算模型，可以处理各种类型的数据，并具有容错性和自适应性。在图像处理中，类脑计算可以处理大量的图像数...

为什么用类脑计算

脉冲神经网络（SNN）与人工神经网络（ANN）有很大的不同。信息的编码方式不同。非脉冲神经元利用实数值激活来传信息，而脉冲神经元用脉冲来表示信息。是否有记忆。神经网络中的非脉冲神经元没有任何记忆，但脉冲神经元通常有记忆。输出是否是时间的函数。许多ANN（尤其是前馈ANN）产生的输出不是时间的函...

脉冲神经网络

wangdazhuzhongleiyang这个高亮块hangneidaima本文主要记录全局执行上下文和函数执行上下文1. 执行上下文简而言之， 执行上下文 就是 JavaScript 代码运行的环境。1.1 分类在 JavaScript 中，有三种执行上下文类型： 全局执行上下文 ：这是默认...

Zhong Leiyang

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