Intro: Vi föreslår flera nya idéer om hur man använder 3D-modeller för visningsbaserad objektigenkänning. I ett första experiment visar vi att även den enkla uppgiften att skilja mellan två objekt kräver stora träningsset om hög noggrannhet och pose invariance ska uppnås. Med hjälp av syntetiska bilddata föreslår vi en metod för att kvantifiera graden av svårighet att upptäcka objekt över vyer och en ny anpassningsalgoritm för pose-baserad klusterbildning på visningssfären. Slutligen introducerar vi en aktiv inlärningsalgoritm som söker efter lokala minima av en klassificerings utdata i ett lågdimensionellt utrymme av renderingsparametrar. Experimentell installation: Syntetisk träning och testbilder återges från fem texturlösa 3D-modeller (se fig. 1 ) genom att flytta en virtuell kamera på en sfär runt varje modell. Modellerna belystes av omgivningsljus och en punktljuskälla. De sex fria renderingsparametrarna var kamerans placering i azimut och höjd, dess rotation runt dess optiska axel, punktens ljuskällas placering i azimut och höjd, och intensitetsförhållandet mellan omgivande ljus och punktljuset. De renderade bilderna konverterades till 23×23 gråvärden bilder. Från dem vi extraherade 640 dimensionella vektorer av histogram av gradienter. Vår huvudklassare var en SVM med en Gaussisk kärna. Utbildningsdatans storlek: Vår första uppsättning experiment behandlade den poseinvarianta diskrimineringen mellan två objekt. SVMs utbildades och testades på alla par av objekt och jämfördes med närmaste grannklassare. Bilda. 2 visar ROC kurvor för ett objekt par beräknas på träningsset med storlekar mellan 2000 och 40 000 prover per klass. I samtliga fall, även de där objekten såg mycket olika ut från varandra, de bästa resultaten uppnåddes med de största träningsset. Det stora antalet stödvektorer och de dåliga igenkänningsfrekvenserna för de närmaste grannklassarna är ytterligare indikatorer på att inlärningsuppgifterna, hur enkla de än kan ha verkat i början, är icke-triviala och kräver stora utbildningsset. Pose-invariant objekt upptäckt: Den andra uppsättningen av experiment handlade om pose-invariant objekt upptäckt. Vi försökte kvantifiera graden av svårighet att upptäcka vyer av ett visst objekt över hela vysfären. För att göra det beräknade vi den genomsnittliga Euclidean avstånd i funktionen utrymme för varje syn på sfären till sina närmaste grannar i en stor klass av bakgrundsprover, dvs vi baserade vårt mått endast på de svåraste exemplen i bakgrundsklassen. Resultaten skilde sig avsevärt mellan objekt och mellan vyer av samma objekt (se figur. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. I framtiden kan dessa resultat användas för att bygga klassificeringssystem, t.ex. genom att välja högre pixelupplösningar, fler träningsprover, rikare funktioner eller mer komplexa klassificeringar för "svåra" objekt, eller "svåra" regioner på sikt. Aktivt lärande: Vårt första experiment om pose-invariant diskriminering mellan två objekt visade att utbildning av visningsbaserade klassiatorer från 3D-modeller står inför två problem: (1) Stora träningsset som kan bryta inlärningsalgoritmen. (2) Lösningarna är inte sparsamma, klassificeringarna kommer att vara långsamma. Vår "aktiva inlärningsmetod" tar upp dessa två problem. Grundidén är att hitta värdefulla/informativa objektvyer i det lågdimensionella renderingsutrymmet, sexdimensionella i våra experiment, och lägga till dem i träningssetet. Metoden består av fyra steg: (1) Träna en klassificering på en uppsättning slumpmässigt utvalda prover. (2) Hitta lokala minima av klassifierns utgång i det lågdimensionella renderingsutrymmet. (3) Rendera bilder på lokala minima och lägg till dem i träningssetet. (4) Omskola klassaren på den nya träningssetet och upprepa proceduren från och med steg 2. Den kritiska delen av algoritmen är steg två: sökandet efter lokala minima. Vi beräknade klassifikationens utdata på samma uppsättningar av 40 000 vyer per klass som användes i vårt första igenkänningsexperiment. Vi valde de svåraste vyerna från varje klass som utgångspunkter för Nelder-Mead simplex-algoritmen för att hitta lokala minima av klassifierarens utdata i renderingsutrymmet; några exempel på de ursprungligen valda vyerna och vyerna vid de närliggande lokala minima visas i fikon. 4........................................... De nyreviderade synpunkterna vid de lokala minima lades sedan till den befintliga träningssetet. Resultaten för björn-vs.-elefant paret ges i fikon. 4........................................... En jämförelse med resultaten i fikon. 2 visar tydligt att aktivt lärande uppnår samma EER med betydligt mindre träningsset och betydligt färre stödvektorer än träning på ett slumpmässigt urval av vyer.
Heisele m.fl. REF genererar svåra utbildningsset från syntetiska 3D-modeller för en aktiv inlärningsalgoritm.