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人类在给予足够时间的情况下，以不常见的姿势识别物体时胜过深度神经网络
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内容提要
深度学习与人类在物体识别方面的差距正在缩小，但在识别不寻常姿势的物体时，人类表现更好。然而，限制图像暴露时间后，人类的表现下降到深度网络水平。人类和网络的错误模式也不相似，因此需要更多工作来提高计算机视觉系统的鲁棒性。
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关键要点
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深度学习与人类在物体识别方面的差距正在缩小。
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在人类识别不寻常姿势的物体时，表现优于最先进的预训练网络。
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限制图像暴露时间后，人类的表现下降到深度网络的水平。
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人类在识别不寻常姿势的物体时需要额外的心理过程。
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人类和深度网络的错误模式不相似，表明需要更多工作来提高计算机视觉系统的鲁棒性。
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理解额外观察时间中的心理过程可能是提高鲁棒性的关键。
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