Optimal visual search based on a model of target detectability in natural images
Notice bibliographique
Résumé
To analyse visual systems, the concept of an ideal observer promises an optimal response for a given task. Bayesian ideal observers can provide optimal responses under uncertainty, if they are given the true distributions as input. In visual search tasks, prior studies have used signal to noise ratio (SNR) or psychophysics experiments to set the distributional parameters for simple targets on backgrounds with known patterns, however these methods do not easily translate to complex targets on natural scenes. Here, we develop a model of target detectability in natural images to estimate the parameters of target-present and target-absent distributions for a visual search task. We present a novel approach for approximating the foveated detectability of a known target in natural backgrounds based on biological aspects of human visual system. Our model considers both the uncertainty about target position and the visual system’s variability due to its reduced performance in the periphery compared to the fovea. Our automated prediction algorithm uses trained logistic regression as a post processing phase of a pre-trained deep neural network. Eye tracking data from 12 observers detecting targets on natural image backgrounds are used as ground truth to tune foveation parameters and evaluate the model, using cross-validation. Finally, the model of target detectability is used in a Bayesian ideal observer model of visual search, and compared to human search performance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».