Figur 1: Människor är perfekta för att kommentera grova synvinklar av objekt i verkliga bilder, men misslyckas med att uppskatta utgör exakt på en fin nivå. 3D-grafikmodeller kan användas för att syntetisera data i mycket exakta fina vinklar, men det är tidskrävande att modellera alla utseendevariationer som finns i verkliga bilder. Vi föreslår därför att dra nytta av människans förmåga att uppskatta grova synpunkter och att utgöra noggrannheten hos syntetiska data. Kvaliteten på inlärningsbaserad estimering är fortfarande starkt beroende av manuella uppgifter om utbildning. Den manuella märkningen av stora datauppsättningar är emellertid kostsam [6] och är ofta begränsad till några få grova anmärkningar med varierande noggrannhet [5]. I detta arbete föreslår vi att förfina sådana grova pose annoteringar med en domänanpassningsstrategi, där källdomänen består av finkorniga pose annoteringar som genereras från syntetiska datorgrafikmodeller, och måldomänen för grov manuell utgör annoteringar av en verklig datauppsättning (se figur 1 ), dvs. vi ber människor att kommentera endast fyra grova vyer, nämligen fram, bak, vänster och höger vy. Vår domänanpassningsteknik börjar med att klumpa ihop käll- och måldomänerna och etablerar överensstämmelser mellan klungorna för varje grov synvinkel (se figur 2). För att samla de syntetiska data, använder vi de kända finkorniga poser där varje pose kan associeras med en av de fyra grova synvinklar i = {front, bakåt, vänster, höger}, dvs, V = i V i där V är det totala antalet finkorniga poser. För måldomänen, vi har bara grova synpunkter och därmed vi kluster N i utbildning prover av en synpunkt vidare av K-Means där antalet kluster för varje grov synpunkt ges av K i, dvs K =  på K i och V i ≤ K i ≤ N i. Vi representerar varje bild med en HOG-funktion vektor och bifoga bildförhållandet för den avgränsande rutan som omger objektet. I detta syfte representerar vi varje kluster genom dess centroid. De uppsättningar av centroider är betecknade av att i = { till i 1,..., på i (1) Det tilldelar varje kluster i måldomänen en unik kluster i källdomänen. Eftersom det kan finnas fler kluster i måldomänen än i källdomänen, är varje källa associerad till en v = K i V i målkluster. Vi använder den ungerska algoritmen [3] för att lösa problemet. Korrespondenserna används sedan för att lära sig en kartläggning från källdomänen, S  på R D, till måldomänen, T  på R D, där D betecknar dimensionaliteten hos funktionerna. Vi anser en linjär omvandling, som representeras av en matris W  till R D×D, dvs t = W s. Låt S = {s 1,..., s M } och T = {t 1,...,t N } betecknar utbildningsprover av källan och måldomänen, respektive. M och N är den totala mängden prover av varje domän och vi kan anta att M ≥ N eftersom vi alltid kan generera mer syntetisk data än kommenterade verkliga bilder. Med tanke på korrespondenserna C = {c 1,..., c K } med (s c k,t k ) och K ≤ N, W kan läras genom att minimera målet (2) Figur 2: Syntetiska data (källa) är domänanpassad mot de verkliga data (mål) med en omvandling uppskattas genom att minimera avståndet av korrespondenser mellan båda domänerna. Varje kluster i måldomänen tilldelas ett källkluster som tillhör samma grova synvinkel. I detta exempel, för en 8-vy förfining: V i = 2 och K i = 4.
I ett annat sammanhang föreslog Ref ett svagt övervakat tillvägagångssätt för att förfina grova synpunkter på verkliga bilder genom syntetiska bilder.
Adaptation of Synthetic Data for Coarse-to-Fine Viewpoint Refinement.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}