Deep neural networks trained for estimating albedo and illumination achieve lightness constancy differently than human observers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lightness constancy, the ability to create perceptual representations that are strongly correlated with surface albedo despite variations in lighting and context, is a challenging computational problem. Indeed, it has proven difficult to develop image-computable models of how human vision achieves a substantial degree of lightness constancy in complex scenes. Recently, convolutional neural networks (CNNs) have been developed that are proficient at estimating albedo, but little is known about how they achieve this, or whether they are good models of human vision. We examined this question by training a CNN to estimate albedo and illumination in a computer-rendered virtual world, and evaluating both the CNN and human observers in a lightness matching task. In several conditions, we eliminated cues potentially supporting lightness constancy: local contrast, shading, shadows, and all contextual cues. We found that the network achieved a high degree of lightness constancy, outperforming three classic models, and substantially outperforming human observers as well. However, we also found that eliminating cues affected the CNN and humans very differently. Humans had much worse constancy when local contrast cues were made uninformative, but were minimally affected by elimination of shading or shadows. The CNN was unaffected by local contrast, but relied on shading and shadows. These results suggest that the CNN followed an effective strategy of integrating global image cues, whereas humans used a more local strategy. In a follow-up experiment, we found that the CNN could learn to exploit noise artifacts that were correlated with illuminance in ray-traced scenes, whereas humans did not. We conclude that CNNs can learn an effective, global strategy of estimating lightness, which is closer to an optimal strategy for the ensemble of scenes we studied than the computation used by human vision.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».