Curvature coding in early visual system revealed by scale variance during adaptation to flashing circles
Notice bibliographique
Résumé
How is curvature coded in the early human visual system? Humans are successful in recognizing objects and by extension, the shape representing the object, under varying scale conditions (Biederman & Cooper, 1992; Lindeberg, 2013). How do we neuro-physiologically code the invariance (or variance) in curvature and does the curvature coding change with scale? The circle-polygon illusion produces polygonal percepts during adaptation when a static dark outline circle is pulsed at 2 Hz alternating with a gradient luminance circle. We use the circle-polygon to study curvature processing with respect to size and scale. Both the radius and eccentricity of the stimulus were varied in a crossed design over 1-8 deg. Observers reported a circle or the polygon order and the strength of the percept. We test a lower level account that argues for curvature opponency between neurons against a higher level account that codes for whole shapes. This higher level account supports scale invariance, a property through which we recognize objects regardless of the object’s size on the retina. We show the following: (1) Scale invariance is not obeyed during adaptation. The mean order of the perceived polygon increased with stimulus size and decreased with eccentricity. This also demonstrates that curvature coding occurs in the early visual system. (2) Linear regression analysis reveals that the cortical size of the stimulus is a better predictor of perceived polygon order. We quantify the relationship parametrically between cortical size and polygon order. Using integration and regression, we identify the region of the cortex, V1, where the shape, a regular ordered polygon, is being computationally constructed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».