Sammanhanget är avgörande för att känna igen miljöer och för att söka efter objekt inom dem: kontextuella associationer har visat sig modulera reaktionstid och objektigenkänningsnoggrannhet samt påverka fördelningen av ögonrörelser och hjärnaktiveringsmönster. Vi har dock ännu inte systematiskt kvantifierat förhållandet mellan objekt och deras scenmiljöer. Här försöker jag fylla denna lucka genom att tillhandahålla beskrivande statistik över objekt-scen förhållanden. Totalt 48.167 objekt var handmärkta i 3499 scener med hjälp av LabelMe-verktyget (Russell et al., 2008). Utifrån dessa data beräknade jag en mängd beskrivande statistik på tre olika analysnivåer: den ensemblestatistik som beskriver densiteten och den rumsliga fördelningen av icke namngivna "saker" i scenen; påsen med ordnivå där scener beskrivs av listan över objekt som ingår i dem; och den strukturella nivå där den rumsliga fördelningen och förhållandet mellan objekten mäts. Nyttan av varje nivå av beskrivning för scenkategorisering bedömdes genom användning av linjära klassificeringar, och rimligheten av varje nivå för modellering av den mänskliga scenen kategorisering diskuteras. Av de tre nivåerna befanns ensemblestatistik vara den mest informativa (per funktion), och också bäst förklarade mänskliga mönster av kategorisering fel. Även om en påse ordsorterare hade liknande prestanda som mänskliga iakttagare, hade den ett markant annorlunda mönster av fel. Vissa objekt är dock mer användbara än andra, och prestanda i takklassificeringen kan uppnås endast med hjälp av de 64 mest informativa objekten. Eftersom objektets placering tenderar att inte variera som en funktion av kategorin, lämnade strukturell information lite ytterligare information. Dessutom ger dessa data värdefull information om naturlig scen redundans som kan utnyttjas för maskinseende, och kan hjälpa den visuella kognition gemenskapen att utforma experiment som styrs av statistik snarare än intuition.
Som ett alternativ till avgränsande rutor använde REF exakta handmärkta objektmasker för att undersöka förhållandet mellan objekt och scensammanhanget.
Statistics of high-level scene context
{'venue': 'Front. Psychol.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}