Gör objekt del lokaliseringsmetoder producerar bilateralt symmetriska resultat på spegelbilder? Förvånansvärt nog inte, även om toppmoderna metoder ökar träningssetet med speglade bilder. I detta dokument tar vi en närmare titt på denna fråga. Vi introducerar först begreppet spegelbild som en modells förmåga att producera symmetriska resultat i speglade bilder och inför ett motsvarande mått, nämligen spegelfelet som definieras som skillnaden mellan detektionsresultatet på en bild och detektionsresultatets spegelbild. Vi utvärderar mirrrability av flera state of the art algoritmer i två av de mest intensivt studerade problemen, nämligen mänskliga pose es timation och ansikte anpassning. Våra experiment leder till många intressanta fynd: l) De flesta av de moderna metoderna kämpar för att bevara spegelsymmetrin, trots att de har mycket liknande övergripande peiformance på original- och spegelbilderna; 2) den låga spegelbarheten orsakas inte av utbildning eller testning av provbias -alla algoritmer tränas på både originalbilderna och deras spegelversioner; 3) spegelfelet är starkt korrelerat till felet localization/alignment (med korrelationskoefficienter runt 0,7). Eftersom spegelfelet beräknas utan kunskap om sanningen på marken, visar vi två intressanta applikationer - i den första används det för att vägleda urvalet av svåra prover och i den andra för att ge feedback i en populär Cascade Pose Regressionsmetod för ansiktsanpassning.
REF undersökte objektlokaliseringsmetoder och drog slutsatsen att alla de metoder som de utvärderade på två representativa problem kämpar för att få symmetriska resultat i spegeln.
Mirror, mirror on the wall, tell me, is the error small?
{'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']}