Att känna igen objekt i finkorniga domäner kan vara extremt utmanande på grund av de subtila skillnaderna mellan underkategorier. Diskriminativa märkningar är ofta mycket lokaliserade, ledande traditionella objekt erkännande metoder för att kämpa med den stora pose variation som ofta finns inom dessa områden. Pose-normalisering syftar till att anpassa träning exemplars, antingen bitvis för del eller globalt för hela objektet, effektivt faktorisera ut skillnader i pose och i visningsvinkel. Tidigare metoder förlitade sig på beräknings dyrt filter ensembler för del lokalisering och krävde omfattande övervakning. I detta dokument föreslås två pose-normaliserade deskriptorer baserade på beräkningseffektiva deformerbara delmodeller. Den första utnyttjar semantiken i starkt övervakade DPM-delar. Den andra utnyttjar svaga semantiska annoteringar för att lära sig korskomponentkorrespondenser, beräkning utgör normaliserade deskriptorer från de latenta delarna av en svagt övervakad DPM. Dessa representationer möjliggör sammanslagning över pose och synvinkel, i sin tur underlätta uppgifter som finkornig igenkänning och attribut förutsägelse. Experiment som utförs på Caltech-UCSD Birds 200 dataset och Berkeley Human Attribut dataset visar betydande förbättringar jämfört med toppmoderna algoritmer.
Zhang, m.fl. Vidare föreslogs pose-normalized deskriptorer baserade på beräkningseffektiva deformerbara delmodeller.
Deformable Part Descriptors for Fine-Grained Recognition and Attribute Prediction
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}