En multi-vy bildsekvens ger en mycket rikare kapacitet för objektigenkänning än från en enda bild. De flesta befintliga lösningar för multi-view-igenkänning antar dock vanligtvis handgjorda, modellbaserade geometriska metoder, som inte lätt omfattar de senaste trenderna inom djupinlärning. Vi föreslår att ta Convolutional Neural Networks till generisk multi-view erkännande, genom att dekomponera en bildsekvens i en uppsättning av bildpar, klassificera varje par självständigt, och sedan lära sig ett objekt klassificera genom att vikta bidraget från varje par. Detta möjliggör igenkänning över godtyckliga kamerabanor, utan att kräva explicit utbildning över potentiellt oändligt antal kamerabanor och längder. Att bygga dessa parvisa relationer sträcker sig sedan naturligt till nästa bästa syn i en aktiv igenkänningsram. För att uppnå detta utbildar vi ett andra Convolutional Neural Network för att kartlägga direkt från en observerad bild till nästa synvinkel. Slutligen införlivar vi detta i en bana optimering uppgift, där det bästa erkännandet förtroende söks för en given bana längd. Vi presenterar state-of-the-art resultat i både guidade och ostyrda multi-view-igenkänning på ModelNet dataset, och visar hur vår metod kan användas med djupbilder, gråskala bilder, eller båda.
Genom att bryta ner varje vysekvens i en uppsättning vypar, Johns et al. REF klassificerade varje par självständigt och lärde sig en objektklassificerare genom att vikta bidraget från varje par, vilket gör det möjligt att identifiera 3D-form över godtyckligt kameraperspektiv.
Pairwise Decomposition of Image Sequences for Active Multi-view Recognition
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}