Effects of element separation and carrier wavelength on detection of snakes and ladders: Implications for models of contour integration
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we examine the mechanisms underlying the perceptual integration of two types of contour: snakes (composed of Gabor elements parallel to the path of the contour) and ladders (with elements perpendicular to the path). We varied the element separation and carrier wavelength. Increasing the element separation impaired detection of snakes but did not affect ladders; at high separations, snakes and ladders were closely matched in difficulty. One subject showed no effect of carrier wavelength, and the other showed a decline in performance as the wavelength increased. We discuss how these results might be accommodated by association field models. We also present a new model in which the linkage results from overlap in the filter responses to adjacent elements. We show that, if 1st-order filters are used, the model's performance on widely spaced snake contours deteriorates greatly as the carrier wavelength of the elements decreases, in contrast to our psychophysical results. To integrate widely spaced contours with short carrier wavelengths, the model requires a 2nd-order process, in which a nonlinearity intervenes between small-scale 1st-stage filters and large-scale 2nd-stage filters. This model detects snakes when the 1st and 2nd stage filters have the same orientation, and detects ladders when they are orthogonal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».