Binocular depth discrimination and estimation beyond interaction space
Notice bibliographique
Résumé
The benefits of binocular vision have been debated throughout the history of vision science yet few studies have considered its contribution beyond a viewing distance of a few meters. In the first set of experiments, we compared monocular and binocular performance on depth interval estimation and discrimination tasks at 4.5, 9.0 or 18.0 m. Under monocular conditions, perceived depth was significantly compressed. Binocular depth estimates were much nearer to veridical although also compressed. Regression-based precision measures were much more precise for binocular compared to monocular conditions (ratios between 2.1 and 48). We confirm that stereopsis supports reliable depth discriminations beyond typical laboratory distances. Furthermore, binocular vision can significantly improve both the accuracy and precision of depth estimation to at least 18 m. In another experiment, we used a novel paradigm that allowed the presentation of real binocular disparity stimuli in the presence of rich environmental cues to distance but not interstimulus depth. We found that the presence of environmental cues to distance greatly enhanced stereoscopic depth constancy at distances of 4.5 and 9.0 m. We conclude that stereopsis is an effective cue for depth discrimination and estimation for distances beyond those traditionally assumed. In normal environments, distance information from other sources such as perspective can be effective in scaling depth from disparity.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».