Posterior Inferotemporal Cortex Cells Use Multiple Input Pathways for Shape Encoding
Notice bibliographique
Résumé
In the macaque monkey brain, posterior inferior temporal (PIT) cortex cells contribute to visual object recognition. They receive concurrent inputs from visual areas V4, V3, and V2. We asked how these different anatomical pathways shape PIT response properties by deactivating them while monitoring PIT activity in two male macaques. We found that cooling of V4 or V2|3 did not lead to consistent changes in population excitatory drive; however, population pattern analyses showed that V4-based pathways were more important than V2|3-based pathways. We did not find any image features that predicted decoding accuracy differences between both interventions. Using the HMAX hierarchical model of visual recognition, we found that different groups of simulated “PIT” units with different input histories (lacking “V2|3” or “V4” input) allowed for comparable levels of object-decoding performance and that removing a large fraction of “PIT” activity resulted in similar drops in performance as in the cooling experiments. We conclude that distinct input pathways to PIT relay similar types of shape information, with V1-dependent V4 cells providing more quantitatively useful information for overall encoding than cells in V2 projecting directly to PIT. SIGNIFICANCE STATEMENT Convolutional neural networks are the best models of the visual system, but most emphasize input transformations across a serial hierarchy akin to the primary “ventral stream” (V1 → V2 → V4 → IT). However, the ventral stream also comprises parallel “bypass” pathways: V1 also connects to V4, and V2 to IT. To explore the advantages of mixing long and short pathways in the macaque brain, we used cortical cooling to silence inputs to posterior IT and compared the findings with an HMAX model with parallel pathways.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».