Contributors: Plant Health Institute of Montpellier (UMR PHIM); Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Montpellier (UM); Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS); Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad); Universität Hamburg (UHH); Centre de Biologie pour la Gestion des Populations (UMR CBGP); Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD Occitanie )-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier; Institut de Systématique, Evolution, Biodiversité (ISYEB); Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-École Pratique des Hautes Études (EPHE); Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université des Antilles (UA); Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE); Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École Pratique des Hautes Études (EPHE); Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD Occitanie )-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier; This work was funded by Clearwing ANR project (ANR-16-CE02-0012) and HFSP project ontransparency (RGP0014/2016). With the support of LabEx CeMEB, an ANR "Investissements d'avenir" program (ANR-10-LABX-0004).; ANR-16-CE02-0012,CLEARWING,La transparence : origine physique, fonctions adaptatives et évolution chez les papillons transparents(2016); ANR-10-LABX-0004,CeMEB,Mediterranean Center for Environment and Biodiversity(2010)
نبذة مختصرة : International audience ; Researchers have shown growing interest in using deep neural networks (DNNs) to efficiently test the effects of perceptual processes on the evolution of color patterns and morphologies. Whether this is a valid approach remains unclear, as it is unknown whether the relative detectability of ecologically relevant stimuli to DNNs actually matches that of biological neural networks. To test this, we compare image classification performance by humans and six DNNs (AlexNet, VGG-16, VGG-19, ResNet-18, SqueezeNet, and GoogLeNet) trained to detect artificial moths on tree trunks. Moths varied in their degree of crypsis, conferred by different sizes and spatial configurations of transparent wing elements. Like humans, four of six DNN architectures found moths with larger transparent elements harder to detect. However, humans and only one DNN architecture (GoogLeNet) found moths with transparent elements touching one side of the moth's outline harder to detect than moths with untouched outlines. When moths took up a smaller proportion of the image (i.e., were viewed from further away), the camouflaging effect of transparent elements touching the moth's outline was reduced for DNNs but enhanced for humans. Viewing distance can thus interact with camouflage type in opposing directions in humans and DNNs, which warrants a deeper investigation of viewing distance/size interactions with a broader range of stimuli. Overall, our results suggest that humans and DNN responses had some similarities, but not enough to justify widespread use of DNNs for studies of camouflage. ; Les chercheurs s'intéressent de plus en plus à l'utilisation des réseaux neuronaux profonds (RNP) pour tester les effets des processus perceptifs sur l'évolution des motifs et des morphologies des couleurs. La validité de cette approche reste incertaine, car on ne sait pas si la détectabilité relative des stimuli écologiquement pertinents pour les réseaux neuronaux profonds correspond réellement à celle des réseaux neuronaux ...
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