Robot Vision 2012
Experimentos realizados para la 4º edición de la competencia 'Robot Vision Challenge - ImageCLEF'.
Cosas que vamos a tener que probar
- Aumentar los conjuntos de datos con la versión espejada de las imágenes
- Algún pre-procesamiento para estabilizar el "motion blur" y el "flickering"
- Debluring:
- Flickering: se puede probar trabajar en aglún espacio de color que sea robusto frente a cambios afines en la iluminación
- Descriptores de colores
J. van de Weijer, C. Schmid, J. Verbeek, D. Larlus, Learning Color Names for Real-World Applications, IEEE TIP, 2009.
http://lear.inrialpes.fr/people/vandeweijer/color_names.html
K. van de Sande, T. Gevers and C. Snoek, Evaluating Color Descriptors for Object and Scene Recognition, IEEE TPAMI, 2010
Repositorio con los scripts para replicar los experimentos
hg clone https://proyectos.ciii.frc.utn.edu.ar/hg/robot_vision_2012
Estructura de directorios
- RobotVision2012/DS_..._DSIFT_.../
trainingX/
trainingX.log
trainingX_lr/
trainingX_lr.log
_PCA_/
subspace.dat
subspace.log
80D/
trainingX/
trainingX.log
trainingX_lr/
trainingX_lr.log
_GMM_/
u64.gmm
u64/
IFV.../
trainingX/
trainingX.log
trainingX_lr/
trainingX_lr.log
_SGD_tr12_te3_/
hinge_20_1e-4/
Corridor.lin
hinge_20_1e-4.training3
hinge_20_1e-4.log
25 abril 2012
Experimento 1
Configuración
- Descriptores: SIFT sobre grilla regular (DSIFT de vlfeat), patchs 32x32, paso=8, L2-norm., D=128
- PCA: subespacio aprendido sobre training1+training2+training3, D=80
GMM: aprendido sobre training1+training2+training3, para N = 8, 16 y 32
- IFV: gradientes resp. medias y varianzas, alpha=0.5, pnorm=2.0
SGD: hinge loss, 20, 50 y 100 iteraciones, lambda = 1e-2, 1e-3 y 1e-4, training sobre training1 y testeando sobre training2. La clasificación se realizo con argmax.
Resultados
|
20 iteraciones |
50 iteraciones |
100 iteraciones |
||||||||
lambda\ngauss |
8 |
16 |
32 |
8 |
16 |
32 |
8 |
16 |
32 |
||
1e-3 |
1382 |
1334 |
1414 |
1376 |
1352 |
1426 |
1382 |
1356 |
1422 |
||
1e-4 |
1462 |
1422 |
1466 |
1462 |
1400 |
1478 |
1462 |
1396 |
1476 |
||
1e-5 |
1318 |
1402 |
1444 |
1358 |
1368 |
1394 |
1378 |
1384 |
1322 |
||
experimento_1_25_abril_2012.txt
26 abril 2012
Experimento 1
Configuración
- Igual que el experimento anterior, pero se agrego 64 gaussianas.
SGD: hinge loss, 20 iteraciones, lambda = 1e-4, training sobre training1 o training2 y testeando siempre sobre training3. La clasificación se realizo con argmax y con thr=-0.1.
Resultados
|
20 iteraciones, argmax, train1 |
20 iteraciones, thr=-0.1, train1 |
20 iteraciones, argmax, train2 |
20 iteraciones, thr=-0.1, train2 |
|||||||||||||||
l\ng |
8 |
16 |
32 |
64 |
8 |
16 |
32 |
64 |
8 |
16 |
32 |
64 |
8 |
16 |
32 |
64 |
|||
1e-4 |
-405 |
-153 |
-127 |
-161 |
194 |
362 |
355 |
399 |
-361 |
-87 |
1 |
35 |
226 |
421 |
471 |
553 |
|||
experimento_1_train1_val3_argmax_26_abril_2012.txt experimento_1_train1_val3_-0.1_26_abril_2012.txt experimento_1_train2_val3_argmax_26_abril_2012.txt experimento_1_train2_val3_-0.1_26_abril_2012.txt
3 mayo 2012
Configuración
- SGD LBD=1e-4, 20 iteraciones
Resultados
- DSIFT step=8, flip=0
Tr. |
Te. |
NGAUSS |
|||||||
|
|
8 |
16 |
32 |
64 |
128 |
256 |
512 |
1024 |
1,2 |
3 |
||||||||
2,3 |
1 |
||||||||
3,1 |
2 |
||||||||
- DSIFT step=16, flip=0
Tr. |
Te. |
NGAUSS |
|||||||
|
|
8 |
16 |
32 |
64 |
128 |
256 |
512 |
1024 |
1,2 |
3 |
||||||||
2,3 |
1 |
||||||||
3,1 |
2 |
||||||||
- DSIFT step=8, flip=1
Tr. |
Te. |
NGAUSS |
|||||||
|
|
8 |
16 |
32 |
64 |
128 |
256 |
512 |
1024 |
1,2 |
3 |
||||||||
2,3 |
1 |
||||||||
3,1 |
2 |
||||||||
- DSIFT step=16, flip=1
Tr. |
Te. |
NGAUSS |
|||||||
|
|
8 |
16 |
32 |
64 |
128 |
256 |
512 |
1024 |
1,2 |
3 |
||||||||
2,3 |
1 |
||||||||
3,1 |
2 |
||||||||
