Spatial scrambling in human vision: investigating efficiency for discriminating scrambled letters using convolutional neural networks and confusion matrices
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Notice bibliographique
Résumé
One limitation in our ability to discriminate different letters would be any spatial disorganization in the projections between different visual areas. This “scrambling” could be a source of a positional noise limiting human performance. In this study, we explored different forms this scrambling could take. Based on the idea that letter identification is supported by an optimal spatial frequency, we used spatially-bandpass letters. We devised a physiologically-inspired decomposition and resynthesis scheme, to generate letters composed of log Gabor wavelets. The form of these wavelets is similar to that of an oriented “simple cell” receptive field. We then introduced two forms of scrambling. The first was scrambling at the input to the "oriented receptive field" stage (subcortical scrambling of the receptive field). The second was scrambling at the output from that stage (scrambling connections to the higher “cortical” stages). We also performed a bandpass noise control condition. To compare against human performance, we simulated the responses of both a template-matching observer (TMO) and three convolutional neural networks (CNNs). The three CNNs were trained on the letter stimuli to perform each of the three noise conditions. We computed human efficiency relative to CNN performance. We also characterized mistakes using confusion matrices and computed the population stability index (PSI) as a distance measure between mistakes made by human and model observers. We found the CNNs employed distinct strategies for each condition. Human relative efficiency was higher for subcortical than cortical scrambling. In bandpass noise, PSIs for both TMO and CNNs were comparable. For our scrambling conditions however, the PSI of TMO was significantly higher than that of CNNs in all but one comparison. Our results suggest that the human strategy for identifying scrambled letters is better captured by CNNs, which may share more similar strategies for identifying scrambled letters than a simple TMO.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle