Problemet med multi-view/view-invariant erkännande är fortfarande en av de mest grundläggande utmaningarna för utvecklingen av datorseendet. I detta dokument överväger vi problemet med att modellera det kombinerade objekt-vypunktsgrenröret. Ett objekts form och utseende i en given bild är en funktion av dess kategori, stil inom kategori, synvinkel och flera andra faktorer. Det visuella grenröret (i valfritt funktionsrepresentationsutrymme) med tanke på alla dessa variationer kollektivt är mycket svårt och till och med omöjligt att modellera. Vi föreslår en effektiv beräkningsram som kan reda ut ett så komplext grenrör, och uppnå en modell som skiljer en visningsinvariant kategori representation, från kategori-invariant utgör representation. Vi överträffar den senaste tekniken i de tre allmänt använda multiview dataset, för både kategoriigenkänning, och utgör uppskattning.
REF lär sig ett visuellt grenrör som fångar stora variationer i objektets utseende och föreslår en metod som kan reda ut ett sådant visuellt grenrör till en view-invariant kategori representation och en kategori-invariant utgör representation.
Untangling Object-View Manifold for Multiview Recognition and Pose Estimation
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}