Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > q-bio > arXiv:2412.21081

帮助 | 高级搜索

定量生物学 > 神经与认知

arXiv:2412.21081 (q-bio)
[提交于 2024年12月30日 ]

标题: FlEye相机:采样自然场景和运动的联合分布

标题: The FlEye camera: Sampling the joint distribution of natural scenes and motion

Authors:Charles J. Edelson, Paul Smith, Sima Setayeshgar, William Bialek, Rob R. de Ruyter van Steveninck
摘要: 为了有效利用有限的物理资源,大脑必须将其编码和计算策略与输入信号的统计结构相匹配。 这些原理的一个有吸引力的测试场所是果蝇视觉系统中的运动估计问题:我们了解复眼的光学特性,对来自视网膜的输入信号和噪声有定量描述,并且可以记录编码不同速度分量的输出神经元。 此外,最近的研究提供了中间神经回路的几乎完整的连接图谱。 缺失的是对果蝇在自然环境中遇到的视觉信号和运动的表征。 我们通过开发一种专门的相机来直接解决这个问题,这种相机匹配果蝇眼睛的高时间分辨率、光学特性和光谱灵敏度;惯性运动传感器提供关于世界中旋转和平移的真实信息。 我们描述了这种FlEye相机的设计、构建和性能特征。 为了说明这种仪器带来的机会,我们使用电影和运动的数据来构建最优的局部运动估计器,这些估计器可以与果蝇运动敏感神经元的反应进行比较。
摘要: To make efficient use of limited physical resources, the brain must match its coding and computational strategies to the statistical structure of input signals. An attractive testing ground for these principles is the problem of motion estimation in the fly visual system: we understand the optics of the compound eye, have a quantitative description of input signals and noise from the retina, and can record from output neurons that encode estimates of different velocity components. Furthermore, recent work provides a nearly complete wiring diagram of the intervening circuitry. What is missing is a characterization of the visual signals and motions that flies encounter in a natural context. We attack this directly with the development of a specialized camera that matches the high temporal resolution, optical properties, and spectral sensitivity of the fly's eye; inertial motion sensors provide ground truth about rotations and translations through the world. We describe the design, construction, and performance characteristics of this FlEye camera. To illustrate the opportunities created by this instrument we use data on movies and motion to construct optimal local motion estimators that can be compared with the responses of the fly's motion sensitive neurons.
主题: 神经与认知 (q-bio.NC) ; 无序系统与神经网络 (cond-mat.dis-nn)
引用方式: arXiv:2412.21081 [q-bio.NC]
  (或者 arXiv:2412.21081v1 [q-bio.NC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.21081
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: William Bialek [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2024 年 12 月 30 日 16:59:53 UTC (2,995 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
q-bio.NC
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2024-12
切换浏览方式为:
cond-mat
cond-mat.dis-nn
q-bio

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号