Boundary effects across filter spatial scales
Notice bibliographique
Résumé
Most saliency algorithms rely on a filter processing stage in which an image is analyzed using a bank of convolution kernels. When applying a convolution to an image, however, a region of pixels with thickness equal to one-half the kernel width at the image border is left undefined due to insufficient input (this undefined region is hereafter referred to as the boundary region). While the percentage of the output image falling within the boundary region is often kept small, this limits the spatial scale of filter which can be applied to the image. There is clear psychophysical evidence from visual search tasks that spatial scale can be used as a component of visual search, with differences in feature size, spatial frequency, and sub-component grouping [1]. Thus, handling filters with dimensions that are significant with respect to the image size is worthwhile if the spatial scale component of visual search is to be effectively incorporated, but this requires dealing with the resulting boundary region. A large number of computational strategies have been developed over the years for dealing with the boundary region issue, including: image tiling/wrapping, image mirroring, image padding, filter truncation, and output truncation. Formal evaluations and comparisons of such strategies have not previously been performed. We provide such a comparison using visual search stimuli commonly utilized in human psychophysical experiments, as well as propose a novel method for incorporating information across multiple spatial scales with an output image defined up to the boundary region created by the smallest spatial scale.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».