Detta dokument presenterar en multiview modell av objektkategorier, allmänt tillämplig på praktiskt taget alla typer av bildfunktioner, och metoder för att effektivt utföra, på ett enhetligt sätt, upptäckt, lokalisering och kontinuerlig pose uppskattning i nya scener. Vi representerar utseende som distributioner av låg nivå, finkorniga bildfunktioner. Multiview modeller koda utseendet på objekt i diskreta synvinklar, och dessutom, hur dessa synvinklar deformeras till varandra som synvinkeln ständigt varierar (som upptäcks från optiskt flöde mellan utbildningsexempel). Med hjälp av ett mått på likhet mellan en godtycklig testbild och en sådan modell i valda synvinklar utför vi alla ovan nämnda uppgifter med en gemensam metod. Vi utnyttjar enkelheten i låg nivå bildfunktioner, såsom punkter som extraheras längs kanter, eller grov skala gradienter extraheras tätt över bilderna, genom att bygga probabilistiska mallar, dvs... Spridning av funktioner, som man lärt sig av ett eller flera exempel på utbildning. Vi hanterar effektivt dessa distributioner med probabilistiska tekniker som kärnor densitet uppskattning, Monte Carlo integration och betydelse provtagning. Vi ger en omfattande utvärdering av ett brett utbud av referensdataset. Vi demonstrerar prestanda på datasetet "ETHZ Shape", med enstaka (handritade) och flera träningsexempel, långt över baslinjemetoder, på samma sätt som ett antal mer uppgiftsspecifika metoder. Vi får anmärkningsvärd prestanda på erkännandet av mer komplexa objekt, särskilt bilarna av "3D Object" dataset av Savarese et al. med en detekteringsfrekvens på 92,5% och en noggrannhet i förhållande till uppskattningen på 91%. Vi utför bättre än state-of-the-art på kontinuerlig pose uppskattning med "roterande bilar" datauppsättning av Ozuysal et al.. Vi visar också särskilda möjligheter med en ny datauppsättning med icke-texturerade objekt av otydliga former, vars pose endast kan bestämmas från skuggning, fångas här av grov skala intensitet gradienter.
I REF införs en representation tillsammans med ett likhetsmått på 2D-utseende baserat på fördelningar av finkorniga bildfunktioner på låg nivå.
Multiview feature distributions for object detection and continuous pose estimation
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}