Peking University（北京大学）

Revisiting Shape and Texture Reliance with Category-Separability-Calibrated Suppression

用语义匹配抑制重新思考特征依赖评估

Ning Jiang (1 and 2), Tianyi Luo (4), Zhengyong Huang (1 and 2), Yao Sui (1 and 2 and 3) ((1) Institute of Medical Technology, Peking University Health Science Center, Beijing, China, (2) National Institute of Health Data Science, Peking University, Beijing, China,(3) Institute for Artificial Intelligence, Peking University, Beijing, China,(4) School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China)

机构 * Institute of Medical Technology, Peking University Health Science Center（北京大学医学部医学技术研究所） ； National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学国家卫生数据科学研究院） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 该研究重新审视视觉识别模型特征依赖问题，引入语义匹配评估框架，通过比较不同抑制下性能，发现卷积神经网络更依赖纹理，视觉Transformer更具鲁棒性，指出语义可比性对解释特征依赖很关键，其优势或与人类视觉皮层表征有关。