Forskning om texturigenkänning koncentrerar sig ofta på problemet med materialigenkänning i okläckta förhållanden, ett antagande som sällan tillgodoses av ansökningar. I detta arbete genomför vi en första studie av material och urskiljbara texturattribut igenkänning i skräp, med hjälp av en ny datauppsättning härledd från OpenSurface texturarkiv. Mot bakgrund av den utmaning som detta problem innebär föreslår vi en ny strukturbeskrivning, FV-CNN, som erhålls genom att Fisher Vector slår samman ett Convolutional Neural Network (CNN) filterbank. FV-CNN förbättrar avsevärt den senaste tekniken inom textur, material och scenigenkänning. Vår strategi uppnår 79,8% noggrannhet på Flickr material dataset och 81% noggrannhet på MIT inomhus scener, vilket ger absoluta vinster på mer än 10% jämfört med befintliga metoder. FV-CNN överför enkelt över domäner utan att kräva funktionsanpassning som för metoder som bygger på de fullt anslutna skikten av CNN. Dessutom kan FV-CNN sömlöst införliva flerskalig information och beskriva regioner med godtyckliga former och storlekar. Vår strategi är särskilt lämpad för att lokalisera "material" kategorier och får state-of-the-art resultat på MSRC segmentering dataset, samt lovande resultat på att känna igen material och ytattribut i skräp på OpenSurfaces dataset.
Cimpoi m.fl. REF föreslog att Fisher Vector (FV) pooling av en djup CNN filterbank (FV-CNN) för textur och materialklassificering.
Deep filter banks for texture recognition and segmentation
{'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']}