Materialigenkänning för verkliga utomhusytor har blivit allt viktigare för datorseendet för att stödja dess verksamhet "i det vilda". Beräkningsyta modellering som ligger till grund för materialigenkänning har övergått från reflektion modellering med hjälp av i-lab kontrollerade radiometriska mätningar till bildbaserade representationer baserade på internet-minerade bilder av material som fångats i scenen. Vi föreslår en medelgrundsstrategi som drar nytta av både rika radiometriska signaler och flexibel bildtagning. Vi utvecklar ett ramverk för differentialvinkelavbildning, där små vinkelvariationer i bildavbildning ger en förbättrad utseende representation och betydande igenkänningsförbättring. Vi bygger en storskalig materialdatabas, Ground Terrain in Outdoor Scenes (GTOS), inriktad på verklig användning för autonoma agenter. Denna allmänt tillgängliga databas 1 består av över 30 000 bilder som täcker 40 klasser utomhus terräng under varierande väder- och ljusförhållanden. Vi utvecklar ett nytt tillvägagångssätt för materialigenkänning som kallas Differential Angular Imaging Network (DAIN) för att fullt ut utnyttja denna stora datauppsättning. Med denna nätverksarkitektur extraherar vi egenskaper hos material som är kodade i de vinkel- och rumsliga gradienterna i deras utseende. Våra resultat visar att DAIN uppnår igenkänningsprestanda som överträffar enstaka vyer eller grovt kvantifierade multivybilder. Dessa resultat visar effektiviteten av differentialvinkelavbildning som ett medel för flexibel, på plats materialigenkänning.
Datasetet Ground Terrain in Outdoor Scenes (GTOS) har använts med vinkeldifferentialbildande REF för materialigenkänning baserat på vinkelgradienter.
Differential Angular Imaging for Material Recognition
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}