Psychophysical Evaluation of Saliency Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Significant effort has been spent evaluating the performance of saliency algorithms at predicting human fixations in natural images. However, many other aspects of human visual attention have received relatively little focus in the saliency literature but have been richly characterized by psychophysical investigations. In order to make use of this data, Bruce et al. (2015) have recommended the development of an axiomatic set of model constraints grounded in this body of psychophysical knowledge. We aim to provide a step towards this goal by linking human visual search response time to saliency algorithm output. Duncan and Humphreys (1989) theorized that subject response time in visual search tasks is correlated with similarity between search items (with search time increasing as targets become more similar to distractors). This result fits well with the widely held notion that saliency is largely driven by stimulus uniqueness, but has not been explicitly tested against the performance of saliency algorithms. To do so systematically, we need a well-characterized human performance curve for a given set of visual search stimuli. Arun (2012) produced a performance curve for oriented bars which shows the relationship between human response time and target-distractor orientation differences over the range 7-60°. Here we use Arun's stimuli as input to a range of current saliency algorithms and discover that performance falls into three broad categories: algorithms which cannot consistently find the target, those which consistently find the target but have no differentiated performace with target-distractor difference, and those which are able to deliver a human performance-like curve. In this way we provide a new performance criterion that is more closely aligned with the use of saliency as an early selection mechanism. Future work will look at the full set of Wolfe's (1998) features which can elicit efficient search for singleton targets. Meeting abstract presented at VSS 2016
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.
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 | 0,001 |
| 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 ».