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Enregistrement W2742664560 · doi:10.1167/17.10.44

Feature-based surround suppression in the motion domain

2017· article· en· W2742664560 sur OpenAlexaff
Sang-Ah Yoo, John K. Tsotsos, Mazyar Fallah

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotion (physics)Feature (linguistics)Artificial intelligenceOrientation (vector space)Cued speechComputer visionMotion perceptionDomain (mathematical analysis)PsychologyComputer scienceCommunicationMathematicsGeometryCognitive psychologyMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When we attend to a certain visual feature, such as a specific orientation (Tombu & Tsotsos, 2008) or specific colour (Störmer & Alvarez, 2014), processing of features nearby in that space are suppressed (i.e., feature-based surround suppression). In the present study, we investigated feature-based surround suppression in a new feature domain, motion direction, using motion repulsion as a measurement. Chen and colleagues (2005) suggested that attention to one motion direction reduces motion repulsion by inhibiting the other direction. Based on this finding, we conducted a similar direction judgment task having naïve participants. They reported perceived directions of two superimposed motions after viewing the motions for 2 sec. The directional differences between two motions systematically varied (10~70 deg) and the surfaces were separated by different colours (green or red). In the unattended condition, participants performed direction judgment tasks only, attending equally to both motions. In the attended condition, a colour cue was presented, indicating which motion participants should attend. Participants were asked to detect a brief directional shift of the cued motion and then, report the perceived motion directions. We compared the magnitude of motion repulsion between the two attention conditions. In contrast to the findings of Chen and colleagues, participants showed greater motion repulsion in the attended condition than in the unattended condition, especially when two motions moved along nearby directions. The results suggest that feature-based surround suppression exists in the motion domain and that it may occur on an early stage of motion processing where the global direction of motion is computed. Meeting abstract presented at VSS 2017

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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