Att lära sig automatiskt strukturen av objektkategorier är fortfarande ett viktigt öppet problem i datorseendet. I detta dokument föreslår vi en ny oövervakad strategi som kan upptäcka och lära sig landmärken i objektkategorier och därmed karakterisera deras struktur. Vårt tillvägagångssätt är baserat på faktoriserande bilddeformationer, som framkallas av en synvinkel förändring eller ett objekt deformation, genom att lära sig ett djupt neuralt nätverk som detekterar landmärken konsekvent med sådana visuella effekter. Dessutom visar vi att de inlärda landmärkena skapar meningsfulla överensstämmelser mellan olika objekt i en kategori utan att uttryckligen behöva införa detta krav. Vi bedömer metoden kvalitativt på en mängd olika objekttyper, naturliga och konstgjorda. Vi visar också att våra oövervakade landmärken är mycket prediktiva av manuellt annoterade landmärken i ansikte riktmärken dataset, och kan användas för att regressera dessa med en hög grad av noggrannhet.
Thelwis m.fl. REF följde ett oövervakat tillvägagångssätt för att fastställa överensstämmelser mellan olika objektfall i kategorier som människor och kattansikten.
Unsupervised Learning of Object Landmarks by Factorized Spatial Embeddings
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}