Att känna igen material i verkliga bilder är en svår uppgift. Verkliga material har rik ytstruktur, geometri, ljusförhållanden, och skräp, som kombinerar för att göra problemet särskilt diffi kult. I detta dokument introducerar vi en ny, storskalig, öppen datauppsättning av material i det vilda, Materials in Context Database (MINC), och kombinerar denna datauppsättning med djup inlärning för att uppnå materialigenkänning och segmentering av bilder i det vilda. Minc är en storleksordning som är större än tidigare materiala databaser, samtidigt som den är mer diversifierad och välurvald över sina 23 kategorier. Med hjälp av Mine utbildar vi konvolverande neurala nätverk (CNN) för två uppgifter: klassificering av material från patchar och samtidig materialigenkänning och segmentering i fullständiga bilder. För patchbaserad klassifiering på MINC fann vi att de bästa peiforming CNN-arkitekturerna kan uppnå 85,2 % genomsnittlig klassnoggrannhet. Vi omvandlar dessa utbildade CNN-klassificatörer till ett effektivt helt konvolutionellt ramverk kombinerat med ett helt sammankopplat villkorligt slumpmässigt fält (CRF ) för att förutsäga materialet vid varje pixel i en bild, uppnå 73,1% genomsnittlig klass accuracy. Våra experiment visar att ha en stor, väl utvalda dataset som MINC är avgörande för verklig materialigenkänning och segmentering.
Materialet i Context Database (MINC) är stora dataset innehåller ungefär 3 miljoner materialprover, som används för att träna ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) och ett villkorat slumpmässigt fält (CRF), kombineras för att känna igen och segmentera material i det vilda REF.
Material recognition in the wild with the Materials in Context Database
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}