Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Visual saliency plays an important role in early vision, guiding both attention shifts and eye movements. Visual saliency thus forms a central role in many models of early visual processing (e.g. Itti, 2006, VisCog; Zhaoping & Snowden, 2006, VisCog; Wolfe & Horowitz, 2004, NatRevNeurosci). Using a novel psychophysical method to measure saliency, we derive perceptual fields of contextual modulation. Methods. The stimulus is a grid of right- or left-oblique red or green lines on a black background. Line luminance varies continuously over the image, which participants (N=9) adjust locally towards equisalience using a mouse. Assuming that systematic deviations from equiluminance are indicative of compensation for saliency, local luminance setting correlates negatively with local saliency. Results. Perceptually salient image regions are more heterogeneous in color and orientation, indicative of short-range iso-feature inhibition. Perceptual fields of context modulation are obtained by correlating image properties with local saliency. Specifically, certain combinations of features correlated with local saliency, the strength of which was dependent on the distance between items containing these features. Using this analysis, we show that: (1) color center-surround fields for different-color are stronger but operate over shorter ranges than for same-color, (2) parallel orientations are inhibited, but less so if continuous, and (3) orthogonal orientations are more salient when end-stopping another line rather than being end-stopped. On average, these perceptive fields predict luminance and account for 60% of the variance in the data. Discussion. These new results can be compared to predictions from current models of visual salience. Moreover, this new method is sensitive within the normal functioning range, where most current research methods produce ceiling effects and flat reaction time functions. Here, we used a simple stimulus to validate the method, but the method can be generalized to any stimulus (e.g. reading, visual textures, natural images).
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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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».