I detta dokument presenterar vi en ny, allmän och effektiv arkitektur för att ta itu med problem med datorseende som man närmar sig ur en "analys av syntes"-synvinkel. Analys genom syntes innebär minimering av rekonstruktion fel, som är typiskt en icke-konvex funktion av latent målvariabler. Toppmoderna metoder antar ett hybridsystem där diskriminerande utbildade prediktorer som Random Forests eller Convolutional Neural Networks används för att initiera lokala sökalgoritmer. Även om dessa hybridmetoder har visat sig ge lovande resultat, fastnar de ofta i lokala optima. Vår metod går utöver den konventionella hybridarkitekturen genom att inte bara föreslå flera exakta initiala lösningar utan också genom att definiera en navigationsstruktur över lösningsutrymmet som kan användas för extremt effektiv gradientfri lokal sökning. Vi visar effektiviteten och allmängiltigheten av vår strategi för uppgifter så olika som Hand Pose Estimation, RGB Camera Relocalization, och Image Retrieval.
REF föreslog flera korrekta initiala lösningar och definierade en navigationsstruktur över lösningsutrymmet som kan användas för effektiv gradientfri lokal sökning.
Learning to Navigate the Energy Landscape
{'venue': '2016 Fourth International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2016 Fourth International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}