Reducing contrast improves direction estimation at low speeds
Notice bibliographique
Résumé
Under low visual contrast conditions, sensitivity to stimulus features is generally thought to be reduced. However, a number of studies have revealed complex deviations from this intuitive view. For example, Tadin et al. (2003) showed that direction discrimination of large, briefly presented, drifting gratings improves as contrast is reduced, and they interpreted their results as a perceptual correlate of the contrast dependence of surround-suppressed neurons in the visual cortex (Pack et al., 2005; Polat et al., 1998; Sceniak et al., 1999). Contrast dependence has also been demonstrated in cortical neurons for speed tuning (Pack et al., 2005; Livingstone & Conway, 2007), but no clear psychophysical correlate of this result has been found. Here, we investigated the ability of human subjects to estimate the direction of moving dot fields at a variety of spatial and temporal displacements under both low and high contrasts, and compared these results to neural responses recorded from cortical area MT of alert macaque monkeys under similar conditions. We observed that the estimation of motion direction depended both on the stimulus contrast and on the amount of spatial displacement undergone by the stimulus dots on each monitor refresh. Surprisingly, subjects were better at determining the motion direction of stimuli with small displacements at low contrast than at high contrast. For larger displacements this effect reversed. This result was mirrored in the activity of MT neurons. Additional experiments replicated the above interaction between contrast and spatial displacement for a variety of conditions, including those in which the mean luminance was matched between both contrast conditions. These data link contrast-adaptive responses in area MT with behavioral performance, and demonstrate that higher contrast is not better for motion direction processing at low speeds.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».