Зрение как у человека: новый подход к эффективному искусственному интеллекту

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили FOVI — интерфейс, вдохновленный принципами работы человеческого зрения, позволяющий значительно снизить вычислительные затраты при использовании современных моделей компьютерного зрения.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

FOVI использует биологически обоснованную систему фовеального зрения, адаптацию низкого ранга и kNN-свертки для повышения эффективности vision transformers и других глубоких нейронных сетей.

В отличие от человека, большинство современных систем компьютерного зрения обрабатывают изображение с равномерным разрешением, что создает вычислительные трудности при работе с высококачественным видеопотоком. В данной работе, посвященной разработке ‘FOVI: A biologically-inspired foveated interface for deep vision models’, предложен новый интерфейс, имитирующий особенности фокусированного зрения человека и принципы организации зрительной коры. Этот подход позволяет эффективно преобразовывать данные с сенсора переменного разрешения в формат, пригодный для глубокого обучения, используя k-ближайших соседей и адаптацию низкого ранга. Может ли подобная био-вдохновленная архитектура открыть путь к созданию более эффективных и масштабируемых систем активного зрения для робототехники и автономных устройств?

Имитация Взора: Необходимость Фовеального Зрения

Традиционные модели глубокого зрения, в отличие от человеческого восприятия, обрабатывают изображение целиком, равномерно распределяя вычислительные ресурсы по всей плоскости. Такой подход игнорирует фундаментальный принцип биологической эффективности: мозг не анализирует всю визуальную информацию с одинаковой степенью детализации. Вместо этого, внимание и, соответственно, большая часть вычислительной мощности, концентрируется лишь на небольшом участке, соответствующем направлению взгляда. В результате, существующие системы искусственного зрения зачастую оказываются избыточными и неэффективными, потребляя значительные ресурсы для анализа информации, которая для человека не имеет существенного значения. Это несоответствие между искусственным и биологическим зрением является ключевым препятствием на пути к созданию более совершенных и ресурсоэффективных систем компьютерного зрения.

Человеческая зрительная система функционирует не как камера, фиксирующая изображение целиком с одинаковой чёткостью, а как высокоэффективный сканер. Внимание и, соответственно, высокодетализированная обработка информации концентрируются исключительно в точке фиксации взгляда — в области, известной как фовеа. Окружающее пространство воспринимается с существенно меньшей чёткостью, что позволяет мозгу значительно экономить вычислительные ресурсы. Этот принцип, известный как фовеальная выборка, позволяет человеку воспринимать окружающий мир в полном объеме, не перегружая зрительную кору. Именно такая избирательность в обработке информации обеспечивает высокую эффективность и скорость восприятия визуальных данных, являясь ключевым аспектом работы человеческого зрения.

Современные архитектуры глубокого обучения в области компьютерного зрения зачастую обрабатывают изображения целиком и равномерно, игнорируя принципы эффективности, присущие человеческому зрению. Исследования показывают, что человеческий глаз концентрирует ресурсы на обработке лишь узкой области, попадающей в центр поля зрения, используя периферийное зрение с пониженным разрешением. Это биологическое вдохновение выявляет существенный недостаток в текущих подходах к машинному зрению и указывает на перспективный путь к созданию более экономных систем. Внедрение принципов фовеального сэмплирования позволит значительно сократить вычислительные затраты и объём необходимых ресурсов, при этом сохраняя или даже улучшая производительность моделей в задачах анализа изображений и видео.

FOVI: Биологически Вдохновленный Фовеальный Интерфейс

Интерфейс FOVI преобразует данные с сенсорных массивов, имитирующих сетчатку глаза, в многообразия, аналогичные тем, что встречаются в первичной зрительной коре (V1). Это преобразование позволяет реализовать фовеальную обработку внутри глубоких моделей машинного зрения, имитируя принцип фокусировки внимания на центральной области изображения с высокой детализацией. В результате, модели могут эффективно обрабатывать визуальную информацию, концентрируя вычислительные ресурсы на наиболее релевантных участках сцены и снижая их для периферийных областей, что повышает эффективность и снижает требования к вычислительной мощности.

Фовеальная выборка (Foveated Sampling) реализуется путем концентрации вычислительных ресурсов и разрешения там, где это наиболее важно для зрительного восприятия. Этот процесс управляется функцией кортикального увеличения (Cortical Magnification Function, CMF), которая моделирует неравномерное распределение рецепторов в сетчатке глаза и соответствующее увеличение плотности нейронов в зрительной коре. $CMF$ определяет, как изменяется разрешение в зависимости от углового расстояния от центральной точки зрения (фовеи), обеспечивая высокую детализацию в центре и постепенное снижение периферийного разрешения, что позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы и имитировать биологическую систему зрения.

Ключевым компонентом FOVI является Сенсорное Многообразие (Sensor Manifold) — равномерно плотное представление исходного сенсорного массива с фовеальным сэмплированием. Это преобразование необходимо для упрощения последующей обработки данных в глубоких моделях зрения. В отличие от исходного массива, где разрешение неравномерно распределено в соответствии с функцией кортикального увеличения (Cortical Magnification Function), Сенсорное Многообразие обеспечивает единообразную плотность данных, что облегчает применение стандартных алгоритмов и снижает вычислительную сложность. По сути, это нормализация данных, позволяющая эффективно использовать преимущества фовеальной обработки без необходимости адаптации существующих нейронных сетей.

Эффективная Обработка с kNN-Сверткой

В FOVI используется операция `kNN-Convolution` — свертка, основанная на поиске k ближайших соседей на многообразии сенсорных данных. Этот подход позволяет эффективно обрабатывать входные данные, полученные с использованием фовеального зрения. Вместо традиционных ядер свертки, `kNN-Convolution` определяет выходное значение каждой точки, основываясь на значениях ее k ближайших соседей в пространстве признаков, что снижает вычислительную сложность и требования к памяти при обработке изображений с высокой степенью детализации в центральной области и пониженным разрешением по периферии.

Использование kNN-свертки позволяет отказаться от традиционных ядер свертки, что приводит к значительному снижению вычислительной сложности и требований к памяти. В стандартных сверточных нейронных сетях каждое ядро требует хранения большого количества параметров, а также выполнения большого количества операций умножения и сложения при обработке изображения. kNN-свертка, напротив, динамически определяет веса свертки на основе k ближайших соседей в пространстве признаков, что устраняет необходимость в предварительно определенных ядрах и связанных с ними вычислительных затратах. Это особенно важно для обработки больших изображений и видеопотоков, где экономия памяти и вычислительных ресурсов может быть критичной.

Интеграция kNN-Convolution в FOVI позволяет эффективно адаптировать модели глубокого обучения к принципам биологического фовеального зрения. В отличие от традиционных сверточных нейронных сетей, которые обрабатывают все входные данные с одинаковой степенью детализации, FOVI использует kNN-Convolution для фокусировки вычислительных ресурсов на наиболее релевантных областях изображения, имитируя принцип фокусировки взгляда у человека. Это достигается за счет использования k-ближайших соседей на многообразии сенсорных данных, что позволяет эффективно обрабатывать данные с высокой степенью детализации в области фокуса и снижать вычислительную нагрузку на периферийных участках изображения, что соответствует принципам биологического зрения и позволяет создавать более эффективные и ресурсосберегающие системы компьютерного зрения.

DINOv3 с FOVI: Подтверждение Эффективности

Для адаптации предварительно обученной vision transformer модели `DINOv3` к использованию с FOVI (Foveated Vision Input) был применен метод тонкой настройки с использованием Low-Rank Adaptation (LoRA). LoRA позволяет обучать лишь небольшое количество дополнительных параметров, что существенно снижает риск переобучения, особенно при работе с ограниченными объемами данных или при сильном изменении входных данных. Данный подход позволяет сохранить большую часть знаний, полученных моделью `DINOv3` в процессе предварительного обучения, и эффективно адаптировать её к задачам обработки изображений с пониженным разрешением, характерным для FOVI. Применение LoRA позволило достичь высокой производительности и обобщающей способности модели при минимальном количестве обучаемых параметров.

В ходе оценки на задачах классификации изображений, разработанный метод FOVI продемонстрировал сопоставимую точность с полноразрешенными моделями. В частности, на наборе данных ImageNet была достигнута точность Top-1 в 84% при использовании примерно 1/16 от количества пикселей, используемых в стандартной полноразрешенной модели. Данный результат указывает на эффективность FOVI в сохранении высокой производительности при значительном снижении вычислительной нагрузки и требований к памяти.

Модель FOVI-ViT-H+ демонстрирует точность в 96% при классификации изображений на датасете ImageNet, используя примерно 1/16 от числа пикселей, необходимых стандартной модели с полным разрешением. При этом вычислительная сложность, измеряемая в GFLOPs/изображение, снижается приблизительно на 1/3 по сравнению с базовой моделью, работающей с полным разрешением. Данный результат указывает на значительное повышение эффективности и снижение требований к вычислительным ресурсам без существенной потери в качестве классификации.

В ходе исследования, помимо разработанного метода FOVI, были протестированы альтернативные подходы к фовеации, такие как преобразование Лог-Поляр и равномерная выборка. Результаты показали, что FOVI демонстрирует более высокую эффективность и точность по сравнению с этими методами. В частности, при использовании ImageNet, FOVI обеспечил более стабильные показатели при значительном снижении количества обрабатываемых пикселей, в то время как альтернативные методы показали снижение точности или требовали больших вычислительных ресурсов для достижения сопоставимых результатов.

За Пределами Текущего Зрения: К Активным и Эффективным Системам

В отличие от традиционных систем компьютерного зрения, обрабатывающих статичные изображения, технология FOVI открывает путь к созданию систем так называемого «активного зрения». Вместо пассивного анализа всей визуальной информации, FOVI позволяет динамически управлять «взглядом» системы, фокусируясь на наиболее значимых участках сцены. Это достигается путем анализа содержимого изображения и целенаправленного изменения области внимания, подобно тому, как это делает человеческий глаз. Такой подход не только повышает эффективность обработки данных, но и позволяет системе адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды, что критически важно для развития автономных роботов и систем навигации, способных действовать в реальном времени и принимать обоснованные решения.

Снижение вычислительных затрат, достигаемое благодаря данной технологии, открывает новые возможности для развертывания сложных моделей компьютерного зрения непосредственно на периферийных устройствах — так называемых “умных” камерах, роботах и беспилотных транспортных средствах. Это позволяет реализовать приложения, требующие обработки изображений в реальном времени, без необходимости передачи данных на удаленные серверы. Например, роботы смогут автономно ориентироваться в сложных средах, а системы автономной навигации — мгновенно реагировать на изменяющиеся дорожные условия, что существенно повышает их эффективность и надежность. Возможность обработки данных локально также обеспечивает повышенную конфиденциальность и снижает задержки, критичные для многих приложений.

Предстоящие исследования направлены на интеграцию фокусированного визуального ввода (FOVI) с обучением с подкреплением, что позволит создать по-настоящему интеллектуальных и эффективных визуальных агентов. Такой симбиоз позволит системам не просто пассивно обрабатывать визуальную информацию, но и активно обучаться оптимальным стратегиям сканирования сцены для достижения конкретных целей. В результате, зрение роботов и автономных транспортных средств станет более адаптивным и энергоэффективным, поскольку агенты смогут самостоятельно определять, на какие области изображения следует обращать внимание, а какие можно игнорировать, значительно снижая вычислительную нагрузку и повышая скорость принятия решений. Ожидается, что подобный подход откроет новые возможности в области робототехники, автономной навигации и разработки интеллектуальных систем наблюдения.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к математической чистоте в области глубокого обучения. Без точного определения задачи — эффективной обработки визуальной информации, подобно человеческому зрению — любое решение остаётся шумом. Авторы, подобно математикам, доказывающим теоремы, предлагают FOVI — интерфейс, вдохновленный биологией, который снижает вычислительные затраты без потери производительности. Как отмечает Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен служить людям, а не наоборот». Данный подход к foveated vision, оптимизирующий обработку информации за счёт имитации cortical magnification, является ярким примером этого принципа, позволяя создавать более эффективные и доступные системы компьютерного зрения.

Куда Далее?

Представленная работа, несомненно, является шагом к более эффективным моделям глубокого обучения, вдохновленным биологической сложностью зрения. Однако, если решение кажется магией — значит, инварианты не были должным образом раскрыты. Простое подражание кортикальной структуре, пусть и дающее ощутимые результаты, не гарантирует фундаментального понимания принципов, лежащих в основе визуального восприятия. Следующим этапом представляется не столько увеличение числа слоёв или параметров, сколько разработка формальной математической модели, объясняющей, почему именно фовеальное зрение является оптимальным подходом.

Особое внимание следует уделить адаптивности. Модели, имитирующие активное зрение, где точка фиксации динамически изменяется в зависимости от входного сигнала, показывают лишь ограниченный потенциал. Неясно, как эффективно интегрировать механизмы внимания и предсказания в существующие архитектуры, избежав экспоненциального роста вычислительных затрат. Реализация действительно «умного» зрения требует не просто уменьшения количества обрабатываемых пикселей, а интеллектуального выбора того, что именно обрабатывать.

В конечном счете, успех этого направления зависит от способности перейти от эвристических методов к строгим доказательствам. Если алгоритм «работает на тестах» — это лишь временное облегчение. Истинная элегантность проявляется в математической чистоте и доказуемости. В противном случае, мы рискуем создать сложные, но непрозрачные системы, чья работа останется загадкой даже для их создателей.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.03766.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-04 15:07