Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
How do we find a target embedded in a scene? Within the framework of signal detection theory, this task is carried out by comparing each region of the scene with a "template," i.e., an internal representation of the search target. Here we ask what form this representation takes when the search target is a complex image with uncertain orientation. We examine three possible representations. The first is the matched filter. Such a representation cannot account for the ease with which humans can find a complex search target that is rotated relative to the template. A second representation attempts to deal with this by estimating the relative orientation of target and match and rotating the intensity-based template. No intensity-based template, however, can account for the ability to easily locate targets that are defined categorically and not in terms of a specific arrangement of pixels. Thus, we define a third template that represents the target in terms of image statistics rather than pixel intensities. Subjects performed a two-alternative, forced-choice search task in which they had to localize an image that matched a previously viewed target. Target images were texture patches. In one condition, match images were the same image as the target and distractors were a different image of the same textured material. In the second condition, the match image was of the same texture as the target (but different pixels) and the distractor was an image of a different texture. Match and distractor stimuli were randomly rotated relative to the target. We compared human performance to pixel-based, pixel-based with rotation, and statistic-based search models. The statistic-based search model was most successful at matching human performance. We conclude that humans use summary statistics to search for complex visual targets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 découle