結合運動與顏色視覺的果蠅神經網路模型

果蠅視覺對於移動目標和色彩對比非常敏感，因此對於計算機視覺的研究提供了豐富的啟發，目前果蠅的視覺已在各個方面得到廣泛研究，但我們對其底層神經計算的理解仍然不夠深入。一般來說，大多數研究都集中在果蠅視覺的一部分或單一層面。很少有研究同時探討它們在顏色處理和運動感知方面的協調能力。本研究提出了一個整合運動處理和顏色處理的深度學習模型，探討果蠅視覺系統中顏色處理和運動感知在顯著特徵檢測上的神經計算。

在果蠅視覺中，運動視覺與顏色視覺是獨立的(Yamaguchi et al., 2008)，但是運動視覺和顏色視覺背後的神經網路則是階層結構。首先，第一層為視網膜，在視網膜中，運動視覺和顏色視覺都依賴於幾個光感受器（R1-R6、R7、R8），R1-R6是運動通路，獨立於R7/R8（顏色通路）。接下來為Lamina層，專門感知空間變化，以便能夠感知MOI（感興趣運動）的邊界。同時，第一層中的R7和R8光感受器穿透Lamina直接進入Medulla。Medulla提醒我們哺乳動物皮層中的色彩機制，在色彩邊界檢測中有重要作用。此外，Medulla中的T細胞可以提取方向訊息。最後一層Lobular中有兩個運動敏感神經元稱為LPTC，可以接受並計算方向訊息並減少背景干擾。最後，果蠅視覺系統的最高層級中則為中央複合體，在許多感官整合中發揮作用，與顏色視覺和運動視覺相關。

研究團隊針對幾個深度學習資料集進行測試並和其他模型進行比較（圖二），本模型在顯著特徵檢測上擁有很好的表現，而且也擁有較少的計算時間（圖三）。

圖一、結合運動視覺和顏色視覺的模型

圖二、本模型在FBMS上的測試，與其他模型相比，可以清楚地看到動物，沒有背景雜訊的干擾。

圖三

撰文：余雪淩

參考資料：

1. Zhou, M., Hu, W., Zhang, P., & Chen, Z. (2022). Motion Saliency Detection Based on Drosophila Vision-Inspired Model. In Artificial Intelligence and Robotics: 7th International Symposium, ISAIR 2022, Shanghai, China, October 21-23, 2022, Proceedings, Part II (pp. 9-20). Singapore: Springer Nature Singapore.

2. Yamaguchi, S., Wolf, R., Desplan, C., & Heisenberg, M. (2008). Motion vision is independent of color in Drosophila. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(12), 4910-4915.