Systematic comparison of color representations between humans and deep neural networks: towards predicting human color perception in a vast color space
Cette étude compare systématiquement les représentations de couleurs à travers des réseaux de neurones profonds auto-supervisés, supervisés et entraînés via CLIP en utilisant le transport optimal de Gromov-Wasserstein pour démontrer que, bien que les couches initiales de tous les paradigmes s'alignent sur la perception humaine, seul CLIP maintient cette congruence structurelle au niveau de la sortie, permettant ainsi des prédictions fiables de la perception humaine des couleurs à travers de vastes espaces de couleurs, jusqu'alors inexplorés.