본 논문은 현대 CNN의 한계점을 지적하고, 영장류 시각 피질의 구조와 계산 원리를 모방한 새로운 신경망 아키텍처인 Visual Cortex Network (VCNet)을 제안한다. VCNet은 계층적 처리, 이중 스트림 정보 분리, 상향식 예측 피드백 등 주요 생물학적 메커니즘을 기하학적 관점에서 해석하여 구조화된 저차원 신경 매니폴드의 학습을 유도한다. Spots-10 동물 패턴 데이터셋과 광학 필드 이미지 분류 작업을 통해 VCNet의 성능을 평가한 결과, 기존 모델을 능가하는 정확도를 달성했다.
