Mönster och texturer är viktiga egenskaper hos många naturliga objekt: en skjorta kan randas, vingarna på en fjäril kan venereras, och huden på ett djur kan fjälla. Syftet är att stödja denna dimension i bildförståelse, vi tar itu med problemet med att beskriva texturer med semantiska attribut. Vi identifierar en vokabulär av fyrtiosju texturtermer och använder dem för att beskriva en stor datauppsättning av mönster som samlats in "i det vilda". Den resulterande Decribable Textures Dataset (DTD) är en grund för att söka den bästa representationen för att känna igen decribable texturattribut i bilder. Vi överför från objektigenkänning till texturigenkänning den förbättrade Fisher Vector (IFV) och Deep Convolutional Network Activation Features (DeCAF), och visar att de båda överraskande, överträffar specialiserade textur deskriptorer inte bara på vårt problem, men också i etablerade materialigenkänning dataset. Vi visar också att våra decribable attribut är utmärkta textur deskriptorer, överföring mellan datauppsättningar och uppgifter; i synnerhet, i kombination med IFV och DeCAF, de betydligt överträffar state-of-theart med mer än 10% på både FMD och KTH-TIPS-2b riktmärken. Vi visar också att de producerar intuitiva beskrivningar av material och Internetbilder.
Ju mer re-cent Decribable Textures Dataset REF samlar istället texturerade fläckar i det vilda, beskrivna av mänskliga-centrerade attribut.
Describing Textures in the Wild
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}