深度卷積網絡(DCNN)和人類識別物體方法的不一樣

加州大學洛杉磯分校在PLOS Computing Biology上發表了一篇文章，分析了深度卷積網絡(DCNN)和人類識別物體方法的不一樣：深度卷積網絡(DCNN)是依靠物體的紋理進行識別，而人類是依靠物體的輪廓進行識別。如對下面的圖a，人類依靠輪廓很快就能識別出這是一隻熊，速度和準確性超過深度卷積網絡(DCNN)；可是若是把熊的圖片分紅若干部分，再打亂，如圖b所示，人類要識別出這是一隻熊就很困難了，而深度卷積網絡(DCNN)能夠很容易的識別出來。這是由於人類是依靠物體的全局信息和輪廓去識別一個物體，而深度卷積網絡(DCNN)進行一系列的卷積、池化操做，實際上不是根據物體的全局信息和輪廓去識別，而是根據物體的紋理去識別。

若是將物體的紋理擦掉，只留下輪廓，那麼深度卷積網絡(DCNN)就識別不出來了，以下圖所示。

當物體的輪廓和紋理不一致時，深度卷積網絡(DCNN)就會得出錯誤的識別結果，以下圖所示。

 

參考文獻：https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1006613#sec001