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用卷积神经网络来评估图形感知能力

卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)已经在许多计算机视觉(Computer Vision)任务上取得了成功。 对于可视化,CNN 可以怎么应用于图形感知任务? 这篇文章 [1] 通过复制 Cleveland 和 McGill 的1984年的开创性实验 [2] 来研究这个问题,该实验测量了不同视觉编码的人类感知效率,并定义了可视化的基本感知任务。 我们在五种不同的可视化任务上测量了四种网络架构的图形感知功能,并与现有人的感知能力进行比较。 虽然在有限的情况下 CNN 能够达到或超越人工任务表现,但我们发现 CNN 目前还不是人类图形感知的良好模型。 我们提供这些实验的结果,以促进理解 CNN 在应用于数据可视化时的成功和失败。

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