A Space-Variant Visual Pathway Model for Data Efficient Deep Learning

机译：高效数据深度学习的空间变量视觉通路模型

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摘要

We present an investigation into adopting a model of the retino-cortical mapping, found in biological visual systems, to improve the efficiency of image analysis using Deep Convolutional Neural Nets (DCNNs) in the context of robot vision and egocentric perception systems. This work has now enabled DCNNs to process input images approaching one million pixels in size, in real time, using only consumer grade graphics processor (GPU) hardware in a single pass of the DCNN.

机译：我们目前正在研究采用在生物视觉系统中发现的视网膜皮质映射模型，以在机器人视觉和以自我为中心的感知系统的背景下，使用深度卷积神经网络（DCNN）提高图像分析的效率。现在，这项工作使DCNN只需使用一次消费级图形处理器（GPU）硬件，即可通过DCNN一次实时处理大小接近一百万像素的输入图像。

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期刊名称 Frontiers in Cellular Neuroscience
作者
Piotr Ozimek; Nina Hristozova; Lorinc Balog; Jan Paul Siebert;
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作者单位

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年(卷),期 1974(13),
年度 1974
页码 36
总页数 16
原文格式 PDF
正文语种
中图分类神经科学;
关键词
data efficiency, deep learning, retina, foveated vision, biological vision, egocentric perception, robot vision, visual cortex;

机译：数据效率;深度学习;视网膜;偏向视觉;生物视觉;以自我为中心的感知;机器人视觉;视觉皮层;

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