Former spelar en viktig roll i datorseendet, men form är inte den enda information som finns tillgänglig i bilder. Material, såsom tyg och plast, kan urskiljas i bilder även när former, såsom de av ett föremål, inte är. Vi hävdar att det skulle vara idealiskt att känna igen material utan att förlita sig på objekt ledtrådar som form. Detta skulle göra det möjligt för oss att använda material som ett sammanhang för andra visionsuppgifter, t.ex. objektigenkänning. Människor kan intuitivt hitta visuella signaler som beskriver material. Tidigare ramar försöker känna igen dessa signaler (som visuella materiella egenskaper) med hjälp av fullt övervakad inlärning. Detta krav är inte genomförbart när det rör sig om flera annoterare och stora mängder bilder. I den här artikeln tar vi fram ett ramverk som gör det möjligt för oss att upptäcka lokalt igenkännbara materialattribut från crowdsourced perceptual material avstånd. Vi visar att de attribut vi upptäcker faktiskt skiljer materialkategorierna åt. Våra lärda attribut uppvisar samma önskvärda egenskaper som materiella egenskaper, trots att de upptäcks endast med hjälp av partiell övervakning.
I REF föreslogs en metod för att upptäcka lokala materialattribut från crowdsourced perceptual material avstånd.
Automatically discovering local visual material attributes
{'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']}