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Editor: Jaarac
Comentario:
Los textos eliminados se marcan así. Los textos añadidos se marcan así.
Línea 12: Línea 12:
Línea 13: Línea 14:
  
Línea 24: Línea 25:
  * J. van de Weijer, C. Schmid, J. Verbeek, D. Larlus. "Learning Color Names for Real-World Applications", IEEE TIP, 2009.   * J. van de Weijer, C. Schmid, J. Verbeek, D. Larlus, ''Learning Color Names for Real-World Applications'', IEEE TIP, 2009.
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  * K. van de Sande, T. Gevers and C. Snoek, Evaluating Color Descriptors for Object and Scene Recognition, IEEE TPAMI, 2010   * K. van de Sande, T. Gevers and C. Snoek, ''Evaluating Color Descriptors for Object and Scene Recognition'', IEEE TPAMI, 2010
Línea 32: Línea 33:
== Datasets ==
=== Imágenes de ejemplo ===
==== Training1 ====
[[attachment:training1_rgb_69.jpg|{{attachment:training1_rgb_69.jpg|rgb_69|width=100}}]]
[[attachment:training1_rgb_71.jpg|{{attachment:training1_rgb_71.jpg|rgb_71|width=100}}]]
[[attachment:training1_rgb_73.jpg|{{attachment:training1_rgb_73.jpg|rgb_73|width=100}}]]
[[attachment:training1_rgb_75.jpg|{{attachment:training1_rgb_75.jpg|rgb_75|width=100}}]]
==== Training2 ====
[[attachment:training2_rgb_93.jpg|{{attachment:training2_rgb_93.jpg|rgb_93|width=100}}]]
[[attachment:training2_rgb_95.jpg|{{attachment:training2_rgb_95.jpg|rgb_95|width=100}}]]
[[attachment:training2_rgb_97.jpg|{{attachment:training2_rgb_97.jpg|rgb_97|width=100}}]]
[[attachment:training2_rgb_99.jpg|{{attachment:training2_rgb_99.jpg|rgb_99|width=100}}]]
==== Training3 ====
[[attachment:training3_rgb_60.jpg|{{attachment:training3_rgb_60.jpg|rgb_60|width=100}}]]
[[attachment:training3_rgb_62.jpg|{{attachment:training3_rgb_62.jpg|rgb_62|width=100}}]]
[[attachment:training3_rgb_64.jpg|{{attachment:training3_rgb_64.jpg|rgb_64|width=100}}]]
[[attachment:training3_rgb_66.jpg|{{attachment:training3_rgb_66.jpg|rgb_66|width=100}}]]
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hg clone https://proyectos.ciii.frc.utn.edu.ar/hg/robot_vision_2012

== Estructura de directorios ==

 RobotVision2012/DS_..._DSIFT_.../
 
                                  trainingX/ <<BR>>

                                  trainingX.log <<BR>>

                                  trainingX_lr/ <<BR>>

                                  trainingX_lr.log <<BR>>

                                  _PCA_/ <<BR>>

                                          subspace.dat <<BR>>

                                          subspace.log <<BR>>

                                          80D/ <<BR>>

                                              trainingX/ <<BR>>

                                              trainingX.log <<BR>>

                                              trainingX_lr/ <<BR>>

                                              trainingX_lr.log <<BR>>

                                              _GMM_/ <<BR>>

                                                    u64.gmm <<BR>>

                                                    u64/ <<BR>>

                                                       IFV.../ <<BR>>

                                                              trainingX/ <<BR>>

                                                              trainingX.log <<BR>>

                                                              trainingX_lr/ <<BR>>

                                                              trainingX_lr.log <<BR>>

                                                              _SGD_tr12_te3_/ <<BR>>

                                                                             hinge_20_1e-4/ <<BR>>

                                                                                           Corridor.lin <<BR>>

                                                                             hinge_20_1e-4.training3 <<BR>>

                                                                             hinge_20_1e-4.log <<BR>>
Línea 42: Línea 117:
 * GMM: aprendido sobre training1+training2+training3  * GMM: aprendido sobre training1+training2+training3, para ''N = 8, 16 y 32''
Línea 46: Línea 121:
 * SGD: hinge loss, 20 iteraciones  * 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.
Línea 49: Línea 124:

||1||2||
||3||4||		 || ||||||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 ||
/* ||1e-2|| 872 || 984 || 928 |||| 886 || 990 || 930 |||| 890 || 992 || 940 || */

[[attachment: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 ||

[[attachment:experimento_1_train1_val3_argmax_26_abril_2012.txt]]
[[attachment:experimento_1_train1_val3_-0.1_26_abril_2012.txt]]
[[attachment:experimento_1_train2_val3_argmax_26_abril_2012.txt]]
[[attachment:experimento_1_train2_val3_-0.1_26_abril_2012.txt]]

== 3 mayo 2012 ==
=== Experimento 1 ===
==== Configuración ====

 * SGD LBD=1e-4, 20 iteraciones

 * Using ''argmax'' for classification

==== Resultados ====

===== Flip=0 =====

 * DSIFT step=8

|||| |||||||||||||||| NGAUSS ||
|| Tr. || Te. || 8 || 16 || 32 || 64 || 128 || 256 || 512 || 1024 ||
|| 1,2 || 3 || -289 || 29 || 59 || 79 || 185 || 267 || 319 || 445 ||
|| 2,3 || 1 || 935 || 1195 || 1141 || 1173 || 1183 || 1251 || 1225 || 1293 ||
|| 3,1 || 2 || 1162 || 1374 || 1390 || 1456 || 1584 || 1658 || 1668 || 1632 ||
||||<rowstyle="font-weight: bold;"> Avg. || 603 || 866 || 863 || 903 || 984 || 1059 || 1071 || 1123 ||

 * DSIFT step=16

|||| |||||||||||||||| NGAUSS ||
|| Tr. || Te. || 8 || 16 || 32 || 64 || 128 || 256 || 512 || 1024 ||
|| 1,2 || 3 || -161 || -9 || 19 || 25 || 225 || 191 || 299 || 371 ||
|| 2,3 || 1 || 897 || 1129 || 1221 || 1143 || 1101 || 1095 || 1175 || 1179 ||
|| 3,1 || 2 || 1160 || 1252 || 1392 || 1424 || 1412 || 1528 || 1552 || 1524 ||
||||<rowstyle="font-weight: bold;"> Avg. || 632 || 791 || 877 || 864 || 913 || 938 || 1009 || 1025 ||

===== Flip=1 =====

 * DSIFT step=8

|||| |||||||||||||||| NGAUSS ||
|| Tr. || Te. || 8 || 16 || 32 || 64 || 128 || 256 || 512 || 1024 ||
|| 1,2 || 3 || -357 || -105 || 45 || 59 || 185 || 199 || 233 || 411 ||
|| 2,3 || 1 || 1569 || 1703 || 1787 || 1795 || 1887 || 1949 || 1995 || 1999 ||
|| 3,1 || 2 || 1666 || 1880 || 2018 || 2076 || 2142 || 2182 || 2182 || 2190 ||
||||<rowstyle="font-weight: bold;"> Avg. || 959 || 1159 || 1283 || 1310 || 1405 || 1443 || 1470 || 1533 ||

 * DSIFT step=16

|||| |||||||||||||||| NGAUSS ||
|| Tr. || Te. || 8 || 16 || 32 || 64 || 128 || 256 || 512 || 1024 ||
|| 1,2 || 3 || -211 || 11 || 31 || -15 || 233 || 149 || 263 || 373 ||
|| 2,3 || 1 || 1447 || 1651 || 1693 || 1791 || 1857 || 1901 || 1945 || 1909 ||
|| 3,1 || 2 || 1642 || 1744 || 1944 || 2032 || 2126 || 2128 || 2150 || 2140 ||
||||<rowstyle="font-weight: bold;"> Avg. || 959 || 1135 || 1223 || 1269 || 1405 || 1393 || 1453 || 1474 ||

[[attachment:results_3_de_mayo_2012.tar.gz]]

 * Configuración: 256 Gaussianas, DSIFT step=8, flip=1

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

Datasets

Imágenes de ejemplo

Training1

rgb_69 rgb_71 rgb_73 rgb_75

Training2

rgb_93 rgb_95 rgb_97 rgb_99

Training3

rgb_60 rgb_62 rgb_64 rgb_66

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

Experimento 1

Configuración

  • SGD LBD=1e-4, 20 iteraciones

  • Using argmax for classification

Resultados

Flip=0
  • DSIFT step=8

NGAUSS

Tr.

Te.

8

16

32

64

128

256

512

1024

1,2

3

-289

29

59

79

185

267

319

445

2,3

1

935

1195

1141

1173

1183

1251

1225

1293

3,1

2

1162

1374

1390

1456

1584

1658

1668

1632

Avg.

603

866

863

903

984

1059

1071

1123

  • DSIFT step=16

NGAUSS

Tr.

Te.

8

16

32

64

128

256

512

1024

1,2

3

-161

-9

19

25

225

191

299

371

2,3

1

897

1129

1221

1143

1101

1095

1175

1179

3,1

2

1160

1252

1392

1424

1412

1528

1552

1524

Avg.

632

791

877

864

913

938

1009

1025

Flip=1
  • DSIFT step=8

NGAUSS

Tr.

Te.

8

16

32

64

128

256

512

1024

1,2

3

-357

-105

45

59

185

199

233

411

2,3

1

1569

1703

1787

1795

1887

1949

1995

1999

3,1

2

1666

1880

2018

2076

2142

2182

2182

2190

Avg.

959

1159

1283

1310

1405

1443

1470

1533

  • DSIFT step=16

NGAUSS

Tr.

Te.

8

16

32

64

128

256

512

1024

1,2

3

-211

11

31

-15

233

149

263

373

2,3

1

1447

1651

1693

1791

1857

1901

1945

1909

3,1

2

1642

1744

1944

2032

2126

2128

2150

2140

Avg.

959

1135

1223

1269

1405

1393

1453

1474

results_3_de_mayo_2012.tar.gz

  • Configuración: 256 Gaussianas, DSIFT step=8, flip=1

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