Category-specific guidance of gaze in photographs and line drawings
Notice bibliographique
Résumé
Our group has previously shown that scene content can be predicted from eye movements observers make when viewing colour photographs. The time course of category predictions reveals differential contributions of bottom-up and top-down processes at different viewing times. Here, we use these known differences in order to determine when and to what extent image features at different representational levels contribute toward guiding gaze in a content-specific manner. 77 participants viewed grayscale photographs and line drawings of real-world scenes. In a leave-one-subject-out cross validation analysis, scene categories were predicted from gaze patterns over a 2-second time course. Scene categories could be predicted from gaze at all times in both photographs (average accuracy = 31.4%, chance = 16.7%, p < 0.0001) and line drawings (30.0%, p < 0.0001). We also replicate the time course, with an initial steep decrease in prediction accuracy from 300ms to 500ms, representing the contribution of bottom-up information, followed by a steady increase, representing top-down knowledge of category-specific information. Using DeepGaze II as the leading model of salience, we reconfirm a strong early contribution of bottom-up effects in grayscale photographs. We computed the low-level (luminance contrasts and orientation statistics) and mid-level features (local symmetry and contour junctions) from the images in order assess their differential contributions to content-specific guidance of gaze. For photographs, we find qualitatively similar contributions of these representational levels, contributing mostly to the initial bottom-up peak. For line drawings of the same scenes, we observe that mid-level features that describe scene structure (symmetry and junctions) play a more prominent role in the top-down guidance of gaze. Thus, we show that bottom-up information contributes less to gaze behaviour for line drawings than for photographs, and that structural features increasingly guide category-specific gaze when images are reduced to line drawings. Meeting abstract presented at VSS 2018
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».