Implementing curve detectors for contour integration
Notice bibliographique
Résumé
We recently presented a model of contour integration in which grouping occurs due to the overlap of filter responses to the different elements [May, K.A. & Hess, R.F. (2008). Journal of Vision, 8(13):4, 1–23]. The image receives two stages of oriented filtering, separated by a nonlinearity. Then the filter output is thresholded to create a set of zero-bounded regions (ZBRs) within each orientation channel. Finally, spatially overlapping ZBRs in neighbouring orientation channels are linked to form 3D ZBRs within the space formed by the two dimensions of the image along with a third dimension representing orientation. If the 1st and 2nd stage filters have the same orientation, the model detects snakes, in which the elements are parallel to the contour path; if the 1st and 2nd stage filters are orthogonal, the model detects ladders, in which the elements are perpendicular to the path. The model detects both straight and curved contours, and correctly predicts that detection of ladders is largely unaffected by contour smoothness, but fails to explain the finding that jagged snakes are harder to detect than smooth snakes that follow an arc of a circle. The advantage for smooth snakes, and several other findings, suggest that the primitive features detected by snake-integration mechanisms are fragments of contour with constant sign of curvature. A detector for any shape of contour can be created by summing spatially shifted outputs from different orientation channels: this is equivalent to filtering with a receptive field that matches the desired shape, and would be simple to implement physiologically. We extended our earlier model by combining filter outputs in this way to create detectors for smooth contour fragments with a range of different curvatures. This approach makes the model more robust to noise, and explains the advantage for smoothly curved snakes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».