The role of category-specific global orientation statistics for scene categorization
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Notice bibliographique
Résumé
Real-world scenes contain category-specific regularities in global orientations that correlate well with broad descriptions of scene content, such as naturalness and openness. Here we test the role of global orientation statistics for scene categorization behavior, using line drawings and photographs of real-world scenes. To this end, we selectively disrupted global orientation distributions or local edge coherence and briefly presented the modified scenes to observers, who were asked to categorize each image as beach, city street, forest, highway, mountain, or office. In Experiment 1, we disrupted global orientations of line drawings by random image rotation, local edge coherence by random contour-shifting, or both. We found that contour-shifting impaired categorization accuracy significantly more than image rotation. When line drawings were under both manipulations, scene categorization was the least accurate. These findings suggest that contour orientation contributes to accurate scene categorization, although less so than local edge coherence. In Experiment 2, we normalized the spectral amplitude of grayscale photographs either within a category to preserve category-specific global orientation distributions or across all six scene categories to remove them. We found that category-specific mean amplitude significantly improved participants' categorization accuracy. How does the distribution of category-specific global orientation affect representational structure of scene categories? Across the two experiments, we compared error patterns for manipulated images with those for the intact conditions. The results showed that the error patterns for the images with global orientations disrupted (image rotation, amplitude normalization within or across categories) showed significant correlation with error patterns for intact images. On the other hand, when localized edge coherence was disrupted (contour shifting with or without image rotation), error patterns did not match those for intact images. We conclude that category-specific global orientation distribution aids in accurate scene categorization, but that it has no impact on the categorical representations underlying human scene perception. Meeting abstract presented at VSS 2016
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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 | 0,000 | 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 découle