Dipper functions for second-order modulation of contrast, orientation, and motion
Notice bibliographique
Résumé
The human visual system can detect not only modulations in luminance (first-order stimuli), but also modulations of these modulations (second-order stimuli). For example modulations in the contrast, orientation, or motion of a first-order “carrier” stimulus. Second-order modulations are substantially more difficult to detect than equivalent first-order modulations. This difference would be explainable if we understood the processing mechanisms of second-order stimuli, however these are not yet clear. In order to compare the different types of second-order processing and allow comparisons to be made against first-order, we used the pedestal masking method to measure dipper functions for three types of second-order stimuli: contrast-, orientation- and motion-modulated. The contrast-modulated stimuli are constructed by modulating a 45°, 4 c/d sinusoid grating carrier with a horizontal sinusoid grating envelope with a spatial frequency of 0.5 c/d. The orientation-modulation stimuli are made by adding two contrast-modulated stimuli with perpendicular carrier gratings and opposite envelope phases together. The motion-modulation stimuli are made by adding two contrast-modulated stimuli with opposite envelope phases but the same orientation drifting in perpendicular directions. The data are fit using maximum likelihood with a modified version of the Legge & Foley (1980) contrast response function. We find the dipper shapes similar to first order (same exponents) for the contrast, orientation and motion stimuli. Compared to contrast-modulation (from which the other stimuli are constructed) both the orientation- and motion-modulation conditions show an increased saturation constant (8 and 2 times higher respectively) consistent with increased divisive suppression. The motion-modulation condition also has an increased internal noise about 1.2 times that for contrast-modulation. In comparison with first-order results from previous studies we find all three second-order conditions have increased internal noise and greatly increased saturation constants. We consider preliminary designs for model architectures that may account for our results. Meeting abstract presented at VSS 2015
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».