參考文獻 Deep Hierarchies in the Primate Visual Cortex : what can we learn for computer vision ?
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好久沒寫博客了，C幣沒進賬好難受(╯﹏╰）
這一週一直在看論文，感覺這篇PAMI的文章寫得還是很不錯的，不過得耐心來讀，信息量很大。
這篇博客主要是貼出我在文章中摘取的覺得有價值的結論。
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1. 哺乳動物的大腦皮層中，有55% 的皮層神級與視覺有關係，處理視覺問題的時候能用到8-10層的結構
2. 哺乳動物處理視覺問題是分爲幾個channel來分別處理的，具體表現在，會有專門的channel來處理顏色問題，也會有專門的channel來處理邊緣，輪廓，形狀等問題，也會有專門的channel處理動作信息，也會有專門的channel處理紋理，3D等信息。
這一點與我們目前流行的CNN模型是有很大的不同的，我們知道，CNN對於顏色特徵與邊緣特徵的提取是混在一起完成的，但是人腦其實是分開處理的
3. 視覺信號的傳輸過程爲：視網膜->LGN->視覺皮質->分爲3條線：occiptal cortex(62%), ventral pathway(22%), dorsal pathway(11%)
4. occiptal cortex 完成的是初級的視覺問題的處理
5. ventral pathway 處理的是物體識別和分類的問題。ventral pathway的感受野通常有fovea（就是眼睛中非常靠中心的黑漆漆的東東），fovea是視網膜的中心部分，分辨率高。也就是說在人眼中，視覺中心是高分辨率的，但是非視覺中心的就變得模糊了。
ventral pathway 的特徵複雜度已經可以支持“物體層次”的問題了，也就是說已經有了整體概念了。但是大多數的神經元是在有整體概念之前就有響應了，所以說預示着用多種神經元的響應編碼的方案來處理物體級別的問題。
6. dorsal pathway 包含動作域MST以及位於posterior parietal cortex的視覺區域。dorsal pathway用於分析空間以及行動的計劃，與ventral pathway相比，感受野更大，特徵更爲複雜。MT負責簡單的動作，而MST負責複雜的動作。
7. 除去ventral pathway與dorsal pathway，還有兩個stream需要注意，magnocellular(M-)與parvocellular(P-)，M-是大細胞流，P-是小細胞流。小細胞對於顏色敏感，感受野小，負責劇烈的視覺變化（我覺得應該是光線顏色的變化）；大細胞空間尺度小（channel少），但是分辨率高。
8. 有一個常識值得注意：層次越高，固有信息越少，也就是說對於高層的特徵是不斷改變的，但是底層的顏色跟邊緣特徵等等是會一直保持的。
後面還有很多內容，但是感覺內容差不多，可以直接跳到Conclusion部分，有一點我覺得還是很有價值的
9. 人腦在處理視覺問題的時候是將視覺問題分爲 顏色、形狀、動作等多個通道來處理的，但是在主流的CNN模型中，提取的特徵是顏色特徵、邊緣特徵混合的，所以可以設計一個新的CNN結構，來把顏色跟形狀特徵分別處理。
就這些吧，看PAMI真的好累啊。