Comparison of superior colliculus and primary visual cortex in the coding of visual saliency
Notice bibliographique
Résumé
The superior colliculus (SC) is a phylogenetically ancient midbrain structure with purely visual representations in the superficial-layers (SCs), and sensorimotor representations linked to the control of eye movements/attention in the intermediate-layers (SCi). In primitive species, SC played a central role in vision and orienting independent of cortex. Through mammalian evolution, primary visual cortex (V1) introduced more specialized feature processing, but also became a dominant source of input for SCs. We quantified the relative roles of these early visual areas in the coding of higher-order stimuli that give rise to saliency in complex scenes. Rhesus monkeys viewed a wide-field arrangement of stimuli (210 radially-arranged items spanning ~40-50deg) extending beyond the classic receptive field (RF). The stimuli were oriented color bars (~0.4x1.2deg) that formed a perceptual "pop-out" array the monkeys had to ignore; i.e., reward was contingent upon gaze directed to a separate achromatic stimulus that always stepped orthogonal to the pop-out singleton. We compared visually-evoked responses when the goal-irrelevant pop-out singleton fell in versus opposite the RF, and compared it to a single-item control condition. First, visual onset latency was reliably earlier, and RFs 5-10 fold smaller, in V1 than SCs (or SCi). This is consistent with the idea that each SCs neuron might integrate the outputs of multiple V1 neurons. Second, surround suppression evoked by the wide-field array was dramatically stronger in SCs (and SCi) than V1. This indicates the prominence of long-range interactions in SC, an essential component of the saliency-map hypothesis. Lastly, only SCs neurons showed a reliable preference for the goal-irrelevant pop-out singleton; in SCi stimuli were heavily suppressed unless made goal-relevant. From these observations, we propose that V1 fits the role of a local feature processer, SCs a bottom-up saliency map, and SCi a priority map shaped by a combined representation of bottom-up saliency and top-down relevancy. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,001 | 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 ».