Responses of macaque V1 neurons to color images of natural scenes
Notice bibliographique
Résumé
During natural vision, we scan scenes of a world full of colors with large and small eye movements. Surprisingly, the responses of cortical neurons are seldom studied under these conditions. Most commonly, gray scale images are displayed, and eye movements are mimicked by movie sequences that assume the eye is stationary during intersaccadic intervals. The results indicate that cortical activity is very low and sparse when viewing achromatic movies. We have recorded activity of V1 neurons while a monkey viewed calibrated color images of natural scenes from the McGill database and performed eye movement tasks. Eye position was recorded at high precision with a scleral search coil so that fixational saccades, drifts, and tremor were measureable. There was a wide range of response characteristics, but many neurons were continuously active during drift periods as well as immediately after saccades. This activity would be expected to contribute to the fine detailed vision that is enabled by fixational drift. However, it poses a challenge to determine whether the drift-related activity integrates easily into the rubric of sparse coding. When saccades were performed from a blank field to a natural image or vice-versa, we were able to separate the situations where the receptive field lands on a region of a natural scene or leaves it. We are currently investigating the balance of “on” and “off” responses that accompany these abrupt changes. Many of the neurons gave quite vigorous responses to colored images that were often greater than the response to the same image converted to gray scale. This comparison offers a novel measure of the contribution of color to cortical activity and the metabolic cost of this important perceptual capacity. 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».