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location: Diferencias para "Vision/ProyectosVision/RobotVision2012"
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Editor: Jaarac
Comentario:
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Editor: JorgeSanchez
Comentario:
Los textos eliminados se marcan así. Los textos añadidos se marcan así.
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= Robot Vision 2012 =
Experimentos realizados para la 4º edición de la competencia ''''Robot Vision Challenge - ImageCLEF''''.

[[http://www.imageclef.org/2012/robot|Robot Vision 2012 Web Site]]

== 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:

   * http://www.di.ens.fr/willow/research/deblurring/ (código en matlab)

   * http://grail.cs.washington.edu/projects/mdf_deblurring/

  * 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

  http://koen.me/research/colordescriptors

== Repositorio con los scripts para replicar los experimentos ==

== 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

 * IFV: gradientes resp. medias y varianzas, alpha=0.5, pnorm=2.0

 * SGD: hinge loss, 20 iteraciones

==== Resultados ====

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Robot Vision 2012

Experimentos realizados para la 4º edición de la competencia 'Robot Vision Challenge - ImageCLEF'.

Robot Vision 2012 Web Site

Cosas que vamos a tener que probar

Repositorio con los scripts para replicar los experimentos

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
  • IFV: gradientes resp. medias y varianzas, alpha=0.5, pnorm=2.0
  • SGD: hinge loss, 20 iteraciones

Resultados

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None: Vision/ProyectosVision/RobotVision2012 (última edición 2013-08-10 22:52:45 efectuada por Jaarac)