这个页面包含形状偏差刺激集用于国际会议上接受一项研究机器学习。这是这篇论文的引文:
里特,S *。巴雷特·G *。澳网,。& Botvinick, m m (2017)。深层神经网络认知心理学:一个形状偏差的案例研究。在国际会议上机器学习(页2940 - 2949)。PMLR。(*平等的贡献)
在这项研究中,有10个样本集。每组包含一个目标对象,一个形状匹配和颜色匹配。这些信息会显示在文件夹叫10套。这些不是RITTER所使用的图像,巴雷特,ET AL,而仅仅是显示在每组3对象。图像,每个包含1对象,在文件夹标签的背景环境。
心理学的一个最基本的问题担忧的角色体验。人类经验的组成部分是什么?什么是可塑的点小经验的差异可以导致不同的发展结果吗?发展变化背后的机制是什么?
回答这些问题需要我们日常经验比我们更了解。记住这些大问题,Homeview项目是收集一个大型语料库的婴儿视角场景(使用头相机)和音频在家里就1到24个月大的婴儿对他们的日常生活。
语料库,超过500小时的头相机视频承诺的新见解的自然统计视觉体验视觉发展一般来说,视觉物体识别,人脸知觉和学习对象名称。我们从视频中提取图像以每秒1创建一个图像的近200万的图像。
受试者91名婴儿(46岁女性,45岁男性)年龄在1到24个月来自中产阶级家庭的门罗县印第安纳人招募通过县出生记录和社区活动。
我们有一个额外的40名学员(女,24日16男)年龄在1到15个月从一个渔民社区在钦奈,印度。
记录婴儿每天都在面临环境的可用性要求的方法,每天不是破坏性的环境。因此,我们使用一个可穿戴的相机是轻量级的,cable-free,日常穿着的帽子,和父母容易使用。
pre-visit,父母被告知关于这项研究的目的,同意了,他们被要求使用相机。选择一顶帽子,适合孩子。随后,材料都是由婴儿的回家和父母reinstructed使用相机。
父母并没有告知我们感兴趣的脸或社交活动,但被告知,我们感兴趣的视觉开发和典型的视觉体验他们的婴儿。他们被要求记录在婴儿醒着和试图捕获四到六小时的视频在日常活动中当婴儿清醒和警觉。
因为养育婴幼儿的复杂性和需求,他们放弃了两周的时间来完成他们的记录。摄像机收集一次父母完成他们的记录;父母盘问和一致同意程序被要求如果他们想要的任何部分删除。
视频来自父母筛查隐私和意外记录(记录总数的1.5%),这些部分是后来从数据集中删除。
训练程序员使用两种技术来回答关于婴儿的具体研究问题的经验,“什么比例的记录包含人脸的镜头?”或者“进餐时间的视觉场景看起来像什么?”
连续视频:程序员看感兴趣的视频和注释部分。这些片段会被编码为更具体的问题。
Down-sampled图片:视频转换为图像,进而选择在特定时间间隔(通常是一个图像选择从每5秒的视频)。程序员将注释每张图片回答特定的问题。
语料库的编码是一个持续的过程,每个主要的研究问题,我们要求改变。研究论文基于这个项目包含详细的描述我们如何编码为每一个研究问题。
这些视频在家里得到设置。看到选择性我们瞬间的世界观,以及它如何改变与发展。
一个四个月大的婴儿椅:
一个7个月大爬:
一个饭玩玩具:
一个13个月大的小孩走:
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