Denetimsizlik icin etiket üretimi perspektif geometri kullanarak yapılıyor. Perspektif geometride bir imajdan diğerine geçerken mesela kamera duruşunun nasıl değiştiğini biliyorsak 1. imajı yamultup (warping) 2. imaja çevirebiliriz, ya da ters yönde ters yamultma ile geriye gidebiliriz. Bunu biliyoruz. Arkadaşlar iki ağ yapısı kurmuşlar, biri derinlik için diğeri duruş için; Bir video'daki tüm kareleri işlerken önceki, sonraki, mevcut imaj kullanıp duruş, sonraki imaj kullanılarak mevcut resimdeki derinlik tahmin edilmeye uğraşılıyor. Sonra her iki ağın çıktısı kullanılarak önceki imaja doğru ters yamultma yapıyorsunuz, eğer yamultma iyi olmadıysa önceki imaja uymayacaktır tabii ki ve bu "hata" bir gradyan inişle her iki ağ üzerinde düzeltme amaçlı kullanılabilir. Geriye doğru yamultma işleminin türevi alınabilir halde olması için özen gösterilmiş ki DO ile eğitim yapılabilsin. Fikir müthiş. Yani perspektif geometri üzerinden verinin kendisi dolaylı denetimli eğitim sağlamış oluyor. Egitim KITTI adli bir veri seti üzerinde yapılmış. KITTI saatlerce bir arabanın yolda giderken kamerasından kaydedilmiş görüntülerini içerir.
Eğitilmiş modeli models/download_model.sh ile indirebiliyoruz. Biz modeli modeli test ettik, şu imaj üzerinde, from __future__ import division
Daha aydınlık pikseller daha yakın demek. Ortadaki engel açık şekilde görülüyor. Metre olarak biz bazı seçilmiş pikselleri kontrol ettik, Çoğu piksel iyi, alt soldaki daha iyi olabilirdi. Muhakkak bu yaklaşımda ilerlemeler olacaktır, ayrıca zaten üstteki türden resimleri kullanarak eğitim yapılsa sonuçlar daha iyi olabilirdi. Yapılan az buz iş değil; tek resme bakılarak tüm piksellerin derinlik bilgisini bulmak! Peki birkaç resme bakarak (video mesela) o resimlerdeki tüm objeleri üç boyutta bulmak, takip etmek amacında neredeyiz? Bu bağlamda daha gidecek yol var. Şimdilik en iyi seçenek DO (ya da diger, mesela Felzenswalb) kullanarak iki boyutta görüntü bölmesi (segmentation) yapmak, sonra bu iki boyuttaki görüntü parçalarını 3D takibi yapacak filtrelere geçmek. Filtreler kalman ya da parçacık filtreleri olabilir. Takip etme işlemi de zor bir iş yapıyor, bir zorluk takip edilen objeler görüntüden çıkıyorlar, yeni objeler tekrar giriyorlar. Bir digeri imaj parçalarının doğru filtre ile eşleşmesi lazım, bu eşleşmeyi direk yapan yaklaşım var, olasılıksal yapan yaklaşım var (imaj parçası 'tüm' filtrelere verilir, ama her filtrenin bir hipoteze bağlı olma olasılığı vardır). Filtrelemede iyi bilinen bir diğer numara aynı ölçümün (bu durumda 2D imaj parçası) iki farklı filtreye verilmesi, mesela bir filtre objenin sola doğru gitmesi, bir diğeri üzerimize doğru gelmesi. Hangi filtre / hipotezin artığı / hatası daha az ise, o baskın haldedir, ve onun hipotezi kabul edilir. Ama arka planda olan filtreye hala ölçüm geçilmeye devam edilir. Tüm bu işlemlerin pür DO yaklaşımı ile yapılması çok zor.
Pür 2D imaj bölmesinden bahsetmişken, bu alanda DO ile bir diğer ilerleme SegNet. http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/
SegNet anlamsal (semantic) bölme yapıyor, bir görüntüde yol, araba, direk gibi temel bölümleri bulup onları etiketliyor. Microsoft'un COCO veri setini kullanarak (denetimli) şekilde resimde DO ile obje bulma çok ilerledi. COCO verisi etiketli, bol veri var, bir imajdaki objenin nerede olduğunu Amazon'un Mekanik Türk servisi üzerinden gerçek insanlara etiket verdirerek kaydetmişler. Bu yer bir "maske" üzerinden DO'ya veriliyor, ayrıca ham imaj verisi de sağlanıyor. Bu veriyi kullanan ağ yapısı mesela DeepMask var.