Luminance and color inputs to mid-level and high-level vision
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the interdependence of activity within the luminance (L + M) and opponent chromatic (L - M and S - [L + M]) postreceptoral mechanisms in mid-level and high-level vision. Mid-level processes extract contours and perform figure-background organization whereas high-level processes depend on additional semantic input, such as object knowledge. We collected mid-level (good/poor continuation) and high-level (object/nonobject) two-alternative forced-choice discrimination threshold data over a range of conditions that isolate mechanisms or simultaneously stimulate them. The L - M mechanism drove discrimination in the presence of very low luminance inputs. Contrast-dependent interactions between the luminance and L - M as well as combined L - M and S - (L + M) inputs were also found, but S - (L + M) signals, on their own, did not interact with luminance. Mean mid-level and high-level thresholds were related, with luminance providing inputs capable of sustaining performance over a broader, linearly corresponding range of contrasts when compared to L - M signals. The observed interactions are likely to be driven by L - M signals and relatively low luminance signals (approximately 0.05-0.09 L + M contrast) facilitating each other. The results are consistent with previous findings on low-level interactions between chromatic and luminance signals and demonstrate that functional interdependence between the geniculate mechanisms extends to the highest stages of the visual hierarchy.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».