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摘要 — 视觉注意是人脑的基本机制，它启发了深度神经网络中注意机制的设计。然而，大多数视觉注意研究采用眼动追踪数据而不是直接测量大脑活动来表征人类的视觉注意。此外，人类视觉系统中与注意相关的对象和被注意忽略的背景之间的对抗关系尚未得到充分利用。为了弥补这些差距，我们提出了一种新颖的受大脑启发的对抗性视觉注意网络 (BI-AVAN)，直接从功能性大脑活动中表征人类的视觉注意。我们的 BI-AVAN 模型模仿与注意相关/被忽略的对象之间的偏向竞争过程，以无监督的方式识别和定位人脑以关注的电影帧中的视觉对象。我们使用独立的眼动追踪数据作为验证的基本事实，实验结果表明，我们的模型在推断有意义的人类视觉注意力和映射大脑活动与视觉刺激之间的关系时取得了稳健且有希望的结果。我们的 BI-AVAN 模型为利用大脑功能架构的新兴领域做出了贡献，以启发和指导人工智能（AI）中的模型设计，例如深度神经网络。
BI-AVAN：受大脑启发的对抗性视觉注意网络
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