Notice bibliographique
Résumé
Patterns of sparse texture elements that vary smoothly in depth appear to lie on a three-dimensional surface when depth is interpolated across the intervening blank spaces. Estimates of the upper limit of 3D surface interpolation range from 3 min to 0.3 deg (Westheimer 1986, Yang and Blake 1995). However, physiological studies have shown that there is a broad range of receptive field sizes in the visual cortex. Simple cells in area V1 range in width from 0.05 to 0.5 deg (Parker and Hawkin, 1988) and in cortical areas such as V2, V3 and V4 receptive fields are substantially larger. The existence of different sized receptive fields at a given retinal location indicates that processing occurs at different scales. Thus, one might expect that surface interpolation is supported over a range of stimulus scales, and the upper limit is scale dependent. We tested this proposition by assessing 3D interpolation at a large range of scales using a bisection task that has proven to be a reliable index of 3D interpolation. Surface interpolation was assessed for stimuli with widths ranging from 15 to 58 deg. Once irrelevant task variables are taken into account, 3D surface interpolation is scale invariant up to an average nearest neighbour element spacing of 3 deg (SD 2 deg). These experiments provide strong evidence for scale invariance of 3D surface interpolation, and for an upper limit that is scale dependent. These data also show that previous estimates underestimate the capacity of the human visual system to interpolate surfaces in depth.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».