SlideServe
Menu
Préférences
© SlideServe · v2026

Perception & Attention

urvi avatar
24 diapositives · 688 Views · Jul 21, 2014

Perception & Attention. Computational Cognitive Neuroscience Randall O’Reilly. Perception Overview. Optic Pathway. Retinal Contrast Filtering. V1. Visual Hierarchy: What vs Where. Hierarchy of Detectors. Self-Organization of V1 Orientation Selective Neurons. Topography!.

Perception & Attention - slide 1
01 / 24Perception & Attention
1 / 17

Télécharger la présentation

Perception & Attention
Une image / un lien ci-dessous est fourni (tel quel) pour télécharger la présentation

Politique de téléchargement : le contenu du site vous est fourni TEL QUEL pour votre information et votre usage personnel ; il ne peut être vendu, concédé sous licence ni partagé sur d’autres sites sans l’accord de son auteur.Le contenu vous est fourni TEL QUEL, pour votre information et votre usage personnel uniquement. Téléchargez la présentation en cliquant sur ce lien. Lors du téléchargement, si vous ne parvenez pas à télécharger une présentation, l’éditeur a peut-être supprimé le fichier de son serveur.Pendant le téléchargement, si vous ne parvenez pas à obtenir une présentation, le fichier a peut-être été supprimé par l’éditeur.

F I N

Plus de contenu associé

Transcription de la présentation
  1. Perception & Attention Computational Cognitive Neuroscience Randall O’Reilly

  2. Perception Overview

  3. Optic Pathway

  4. Retinal Contrast Filtering

  5. V1

  6. Visual Hierarchy: What vs Where

  7. Hierarchy of Detectors..

  8. Self-Organization of V1 Orientation Selective Neurons

  9. Topography! Map of orientations “Pinwheel” singularities Hypercolumn organization

  10. What is Common?

  11. Self-Organized Topography

  12. Invariant Object Recognition

  13. It’s Hard

  14. Invariant Object Recognition • Hierarchy of increasing: • Feature complexity • Spatial invariance • Strong match to RF’s in corresponding brain areas (Neocognitron, HMAX, SLF, Pinto/DiCarlo, etc.)

  15. Biological Data

  16. Simple Textbook Test

  17. 3D Object Recognition Test • 3D models from Google SketchUp • 100 categories • 9-10 objects per category • 2 objects left out for testing • +/- 20° horiz depth rotation + 180° flip • 0-30° vertical depth rotation • 14° 2D planar rotations • 25% scaling • 30% planar translations http://grey.colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CU3D

  18. Generalization to Novel Category Exemplars – Better than 90%

  19. Spatial Attention and Neglect

  20. Hemispatial Neglect

  21. Posner Task

  22. Boxology vs. Biology

  23. What’s Missing? Lacking Depth..