Surface Attitude Judgements in Real-World Scenes
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Human observers can appreciate 3D properties such as surface attitude in 2D images. Here we evaluate methods for making surface attitude judgements for real-world scenes and the effect of context on such judgements. Methods: Real-world image patches from the SYNS dataset (Adams et al., 2016) were presented monocularly. In Experiment 1, we tested two response methods for judging 9° image patches: a gauge figure providing perspective cues and a 2D dial with separate slant and tilt indicators. In Experiment 2, we used the gauge figure method to compare judgments of patches with two different sizes: a 9° diameter circle presented full size and 64° by 36° patch presented at 37.5% of full size. The latter provided more contextual visual information. Results: Slant: Slant judgements from the gauge figure method correlated more strongly with the ground truth than the dial method and was reported to be the easier method to use. The larger patches (Exp 2) also produced a stronger correlation with ground truth than the smaller patches. Tilt: Some of our observers produced a significant correlation between tilt judgements and ground truth for the small image patches of Experiment 1. However, observers often mischaracterised many real-world tilt values as facing left or right, although cardinal facing surfaces were judged correctly. Preliminary data for Experiment 2 showed improved tilt judgements for the larger patches although the same mischaracterisation persisted. Conclusion: Both the gauge figure and dial methods can produce reasonable judgements of slant and tilt for real-world images, but the dial method is less reliable and more difficult to use. Tilt judgements for real-world images indicated a potential bias toward allocentric (gravity-centered) coordinates. While providing a wider field of view generally improves judgements, it does not eliminate this allocentric bias.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».