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欧洲视觉感知会议2024
8月26日星期一海报会议1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5研讨会1 - 人人感知研究的多样性增加。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12研讨会2 - 视觉感知中的统计学习：视觉系统过程如何在环境中概率信息？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12谈话会议1 - 运动感知。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12聊天会议2 - 注意。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13谈话会议3 - 社会感知。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14谈话会议4-临床视觉。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15海报会议2。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 div>
欧洲视觉感知会议2024
欢迎地址于8月25日至2024年8月25日至29日在苏格兰（苏格兰）举行的第46届欧洲视觉感知会议（ECVP）。会议看到了来自世界各地的800多名愿景科学家的参与；他们中的绝大多数介绍自己的作品，使我们能够提供出色的科学计划。会议上有3个主题演讲，10个研讨会，17次演讲，7个海报会议和6个教程。贝维尔·康威（Bevil Conway）在周日的感知演讲中开幕式，蒂姆·凯兹曼（Tim Kietzmann）在周三的愿景演讲中引起了人们的关注，朱莉·哈里斯（Julie Harris）周四举行了等级奖演讲。一项丰富的社交计划包括欢迎招待会，幻觉之夜（有35个博览会摊位），会议晚宴，最后是告别派对。我们还分享了从威士忌品尝到塞利德的苏格兰文化经验。
与扩散先验的统一视觉感知的桥接生成和判别模型
扩散模型的出色实力促使其努力将其应用范围扩展到生成任务之外。然而，缺乏统一的AP批准来将扩散模型应用于具有不同语义颗粒性的视觉对任务的持续挑战。我们的目的是建立一个统一的视觉感知框架，利用生成模型和歧视模型之间的实质协同作用。在本文中，我们提出了一个简单而有效的框架，该框架构成了预先训练的稳定扩散（SD）模型，其中包含丰富的生成性先验，一个能够整合层次代表的头部（U-Head），并且能够整合层次代表，并提供了一个适应性的外观，并提供了不良的犯罪性犯罪性。全面研究揭示了苦艾酒的潜在特征，例如在不同的时间步骤和各种U-NET阶段隐藏在潜在变量中的感知的不同粒度。我们强调，将重量级或活体积的解码器纳入将扩散模型转换为较大的表示学习者没有任何信息。针对定制判别模型的广泛比较评估展示了我们方法对基于零的素描基于素描的图像检索（ZS-SBIR），少数射击分类和开放式播放量和开放式摄影（OV）SETANICE分割任务的效率。有希望的结果证明了扩散模型作为强大的学习者的潜力，并在提供信息丰富且健壮的视觉代码方面确立了重要的能力。
语言对视觉感知的短暂和长期影响：通过记忆巩固改变大脑动态
简介 越来越多的证据表明，语言会影响感知（例如，Lupyan 等人，2020 年）。例如，感知上相似的物体或颜色如果被标记为不同，则会被认为彼此更加不同。这种现象称为类别感知 (CP)，可以增强对跨越语言类别边界的刺激的辨别能力，甚至有意识地检测刺激（Athanasopoulos & Casaponsa，2020 年；Maier & Abdel Rahman，2018 年、2019 年；Regier & Kay，2009 年；Thierry 等人，2009 年）。人们反复发现，CP 在右视野中更为明显或仅限于右视野，表明其与大脑左半球的语言区域有关（Drivonikou 等人，2007 年；Maier 等人，2014 年；Maier 和 Abdel Rahman，2019 年；Regier 和 Kay，2009 年）。然而，语言调节感知的神经认知动力学尚未完全了解。语言是通过在线调节还是通过长期改变心理表征来影响感知，这个问题仍存在争议（Lupyan 等人，2020 年）。激活语言结构是否会在当下影响所谓的非语言感知任务，或者语言类别的学习是否会形成稳定的感知表征，而这些表征后来会在“离线”表现出调节的感知？
脑损伤后视觉感知困难
视觉感知是指大脑如何解释来自眼睛的信息。我们的眼睛可能正常工作，但是在脑损伤之后，我们的大脑可能无法再识别物体或脸部，从字母中弥补单词或直接视觉关注。有来自患者和看护者的轶事证据表明，这些问题可能会对日常生活产生严重影响。它可以使越过道路危及生命，使用手机不可能，购物压力很大。确实已经证明，感觉视觉丧失会对日常生活产生重大影响（Rowe，2017）。但是，尚未系统地研究中风后视觉感知问题的影响。
Neurall：迈向自动驾驶的统一视觉感知模型
摘要 - 卷积神经网络（CNN）可成功地用于重要的汽车视觉感知任务，包括对象识别，运动和深度估计，视觉猛击等。但是，这些任务通常是独立探索和建模的。在本文中，我们提出了一个联合多任务网络设计，用于同时学习多个任务。我们的主要动机是通过在所有任务之间共享昂贵的初始卷积层来实现的计算效率。的确，自动驾驶系统中的主要瓶颈是部署硬件可用的有限处理能力。也有一些证据表明，在提高某些任务和缓解发展工作的准确性方面还有其他好处。它还提供了可扩展性，以添加更多的任务利用现有功能并实现更好的概括。我们调查了自动驾驶中视觉感知任务的各种基于CNN的解决方案。然后，我们为重要任务提出了一个统一的CNN模型，并讨论了一些高级优化和体系结构设计技术以改善基线模型。本文是部分审查的，部分是位置，并证明了几个初步结果可用于未来的研究。我们首先展示了多流学习和辅助学习的结果，这些学习是扩展到大型多任务模型的重要成分。最后，我们实现了一个两条三任务网络，该网络在许多情况下与相应的单件任务模型相比，在许多情况下的性能更好，同时保持网络尺寸。
SLAM视觉感知的挑战评估模块
摘要尽管有望在视觉和机器人社区中进行大满贯研究，这些研究从根本上维持了智能无人系统的自主权，但视觉挑战仍然严重威胁其强大的操作。现有的大满贯方法通常集中在特定的挑战上，并通过复杂的增强或多模式融合来解决问题。然而，它们基本上仅限于特定场景，并具有非量化的理解和对挑战的认识，从而导致性能下降，并且具有较差的概括，并且（或）具有冗余机制的冗余计算。为了推动Visual Slam的边界，我们提出了一个完全计算可靠的评估模块，称为CEMS（SLAM的挑战评估模块），以基于明确的定义和系统分析，以进行一般视觉感知。它将各种挑战分解为几个共同方面，并使用相应的指标评估退化。广泛的实验证明了我们的可行性和表现不佳。与注释地面真相相比，所提出的模块的一致性为88.298％，与SLAM跟踪性能相比，强大的相关性为0.879。此外，我们根据CEMS显示了具有更好性能的CEM的原型大满贯，并且第一个全面的CET（挑战评估表）（EUROC，KITTI等）对各种挑战的客观和公平评估。我们使其在线提供，从而在我们的网站上受益。
小鼠稳定的假肢视觉感知的柔性聚合物电极
大脑界面可以刺激神经元，造成最小的损害，并且长时间工作将是未来神经假想的核心。在此，据报道，在视觉皮层的电微刺激过程中，具有高灵活的薄聚酰亚胺柄的长期性能，具有几个小（<15μm）的电极。当在体外施加了数十亿个电脉冲时，电极表现出显着的稳定性。将设备植入小鼠的一级视觉皮层（区域V1），并训练动物以检测电气微刺激时，发现感知阈值为2-20微型剂量（μA），该阈值远低于远低于电极与andstand的最大电流。体内设备的长期功能非常出色，稳定的性能长达一年多，对脑组织的损害很小。这些结果证明了薄浮动电极对失去感觉函数的长期恢复的潜力。
Brain2GAN：灵长类大脑中视觉感知的特征解缠神经编码和解码
图 6：基于生成的编码性能。对于每个单独的微电极单元，我们基于三个不同的特征表示拟合三个编码模型：z -、w - 和 CLIP 潜在表示。因此，我们拟合了 3 × 960 个独立编码器，从而得到 3 × 960 个预测神经响应，因为 V1、V4 和 IT 分别有七个、四个和四个微电极阵列（每个 64 个单元）（即 V1 中 7 × 64 = 448，V4 中 4 × 64 = 256，IT 中 4 × 64 = 256）。散点图在 X 轴上显示一个编码模型的预测-目标相关性 (r)，在 Y 轴上显示另一个编码模型，以研究两者之间的关系。每个点代表一个建模微电极单元在两个编码模型方面的性能（因此，每个图 960 个点）。负相关值设置为零。对角线表示两种模型的性能相同。Bonferonni 校正的 α = 5 . 21e − 5 的临界 r 值分别为人脸 ( df = 100 ) 和自然图像 ( df = 200 ) 的 r = 0 . 3895 和 r = 0 . 2807，用阴影区域表示。很明显，w 潜在值优于 z 潜在值和 CLIP 潜在值，因为大多数点位于 w 轴方向（对角线上方）。星号表示基于阴影区域外的数据点的每个感兴趣区域的平均相关系数。
brain2gan：灵长类动物大脑中视觉感知的特征性神经编码
神经编码的一个具有挑战性的目标是表征视觉影响的基础神经表示。为此，我们分析了猕猴视觉皮层的多单元活动与最新的深层生成模型的潜在表述，包括生成对抗网络的特征 - 触发器（即Style of Stylegan）的特征 - 触发器，而语言的差异差异网络的语言对比度表示。潜在表示的质量单变量神经编码分析表明，特征示词表示的解释越来越多的方差比腹侧流的替代表示更多。随后，对特征示意图表示的多元神经解码分析导致视觉感知的最新时空重建。综上所述，我们的结果不仅强调了特征 - 触发物在塑造视觉感知基础的高级神经表示中的重要作用，而且还可以成为神经编码未来的重要基准。