Improving Brain-to-Image Reconstruction via Fine-Grained Text Bridging
Notice bibliographique
Résumé
Brain-to-Image reconstruction aims to recover visual stimuli perceived by humans from brain activity. However, the reconstructed visual stimuli often missing details and semantic inconsistencies, which may be attributed to insufficient semantic information. To address this issue, we propose an approach named Fine-grained Brain-to-Image reconstruction (FgB2I), which employs fine-grained text as bridge to improve image reconstruction. FgB2I comprises three key stages: detail enhancement, decoding fine-grained text descriptions, and text-bridged brain-to-image reconstruction. In the detail-enhancement stage, we leverage large vision–language models to generate fine-grained captions for visual stimuli and experimentally validate its importance. We propose three reward metrics (object accuracy, text-image semantic similarity, and image-image semantic similarity) to guide the language model in decoding fine-grained text descriptions from fMRI signals. The fine-grained text descriptions can be integrated into existing reconstruction methods to achieve fine-grained Brain-to-Image reconstruction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,025 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».