Cue dynamics underlying rapid detection of animals in natural scenes
Notice bibliographique
Résumé
Humans are good at rapidly detecting animals in natural scenes, and evoked potential studies indicate that the corresponding neural signals emerge in the brain within 100 msec of stimulus onset (Kirchner & Thorpe, 2006). Given this speed, it has been suggested that the cues underling animal detection must be relatively primitive. Here we report on the role and dynamics of four potential cues: luminance, colour, texture and contour shape. We employed a set of natural images drawn from the Berkeley Segmentation Dataset (BSD, Martin et al, 2001), comprised of 180 test images (90 animal, 90 non-animal) and 45 masking images containing humans. In each trial a randomly-selected test stimulus was briefly displayed, followed by a randomly-selected and block-scrambled masking stimulus. Stimulus duration ranged from 30–120 msec. Hand-segmentations provided by the BSD allow for relatively independent manipulation of cues. Contour cues can be isolated using line drawings representing segment boundaries. Texture cues can be removed by painting all pixels within each segment with the mean colour of the segment. Shape cues can also be removed by replacing segmented images with Voronoi tessellations based on the centres of mass of the BSD segments. In this manner, we created nine different stimulus classes involving different combinations of cues, and used these to estimate the dynamics of the mechanisms underlying animal detection in natural scenes. Results suggest that the fastest mechanisms use contour shape as a principal discriminative cue, while slower mechanisms integrate texture cues. Interestingly, dynamics based on machine-generated edge maps are similar to dynamics for hand-drawn contours, suggesting that rapid detection can be based upon contours extracted in bottom-up fashion. Consistent with prior studies, we find little role for luminance and colour cues throughout the time course of visual processing, even though information relevant to the task is available in these signals.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».