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探索大脑活动如何转化为视觉感知，为生物视觉系统的世界代表提供了宝贵的视觉感。最近使用功能性磁共振成像（fMRI）或磁脑摄影（MEG）获得的大脑信号实现了有效的图像分类和高质量的重构。但是，这些技术的成本和批量妨碍了它们的实际应用。相比之下，电子摄影（EEG）提出了诸如易用性，可负担性，高时间分辨率和非侵入性操作等优点，但由于缺乏全面的数据集，在相关研究中仍未充分利用。为了填补这一空白，我们介绍了EEG-IMAGENET，这是一个新颖的EEG数据集，其中包含来自16名参与者的录音，这些录音是暴露于Imagenet数据集中的4000张图像。与现有基准相比，此数据集提供的五倍对脑电图对数的数量是五倍。eeg-imagenet包括带有不同水平的粒度标记的图像刺激，包含40张带有粗标签的图像和40个带有精美标签的图像。我们基于此数据集建立了对象分类和图像重建的基准。使用几种常用模型的实验表明，表现最佳的模型可以通过约60％的准确性实现对象分类，并具有三向识别的图像重建约为64％。这些发现突出了数据集增强基于EEG的Vi-Sual Brain-Computer界面的潜力，加深了我们对生物系统中视觉感知的理解，并提出了有望改善机器视觉模型的有希望的应用。
EEG-IMAGENET
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