Spatio-Temporal Feedback Control of Small Target Motion Detection Visual System

要約

フィードバックは、その空間的および時間的ダイナミクスが周囲の環境の運動パターンによって形成されることが多い動物の視覚システムにおける運動認識にとって重要です。
ただし、このような時空間フィードバックは、非常に限られた視覚的特徴を提示しながら、画像内の 1 つまたは数ピクセルのみをカバーする小さな移動ターゲットを検出するニューラル ネットワークの設計において、深く調査されていません。
この論文では、時空間フィードバックループを備えた視覚システムを開発することにより、小さなターゲットの動き検出の問題に対処し、小さなターゲットへのネットワーク応答を強化しながら、偽陽性の背景の動きを抑制する重要な役割をさらに明らかにします。
具体的には、提案された視覚システムは、2 つの補完的なサブネットワークで構成されています。
最初のサブネットワークは、神経細胞アンサンブル コーディングによって雑然とした背景の空間的および時間的な動きのパターンを抽出するように設計されています。
2 番目のサブネットワークは、小さなターゲット モーション情報をキャプチャし、最初のサブネットワークからの時空間フィードバック信号を統合して、バックグラウンドの誤検知を抑制するために開発されました。
実験結果は、提案された時空間フィードバック視覚システムが、複雑な動的環境から小さな移動ターゲットを識別する既存の方法よりも競争力があることを示しています。

要約(オリジナル)

Feedback is crucial to motion perception in animals’ visual systems where its spatial and temporal dynamics are often shaped by movement patterns of surrounding environments. However, such spatio-temporal feedback has not been deeply explored in designing neural networks to detect small moving targets that cover only one or a few pixels in image while presenting extremely limited visual features. In this paper, we address small target motion detection problem by developing a visual system with spatio-temporal feedback loop, and further reveal its important roles in suppressing false positive background movement while enhancing network responses to small targets. Specifically, the proposed visual system is composed of two complementary subnetworks. The first subnetwork is designed to extract spatial and temporal motion patterns of cluttered backgrounds by neuronal ensemble coding. The second subnetwork is developed to capture small target motion information and integrate the spatio-temporal feedback signal from the first subnetwork to inhibit background false positives. Experimental results demonstrate that the proposed spatio-temporal feedback visual system is more competitive than existing methods in discriminating small moving targets from complex dynamic environment.

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