Deep learning methods har vanligtvis tränats på stora dataset där många träningsexempel finns tillgängliga. Många verkliga produktdatauppsättningar har dock bara ett litet antal bilder tillgängliga för varje produkt. Vi utforskar användningen av djupinlärningsmetoder för att känna igen objektfall när vi bara har ett enda övningsexempel per klass. Vi visar att feedfore neurala nätverk överträffar state-of-the-art metoder för att känna igen objekt från nya perspektiv även när tränas från bara en enda bild per objekt. För att ytterligare förbättra vår prestation på denna uppgift, föreslår vi att dra nytta av en kompletterande datauppsättning där vi observerar en separat uppsättning objekt från flera perspektiv. Vi introducerar ett nytt tillvägagångssätt för utbildning av djupinlärningsmetoder, till exempel igenkänning med begränsade träningsdata, där vi använder en extra multi-view dataset för att träna vårt nätverk att vara robust för att se förändringar. Vi finner att detta tillvägagångssätt leder till en mer robust klassificering för att känna igen objekt från nya perspektiv, outperforming tidigare state-of-the-art metoder inklusive keypoint-matchning, mall-baserade tekniker, och sparsam kodning.
I REF utför de en flerstegsutbildning, där de först pre-trainerar på en stor klass-nivå dataset, följt av en extra multi-view dataset, som utbildar nätverket för att vara robust för att se förändringar.
Deep Learning for Single-View Instance Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}