Bienvenido: Ingresar
location: Diferencias para "Vision/ProyectosVision/RobotVision2012"
Diferencias entre las revisiones 4 y 27 (abarca 23 versiones)
⇤ ← Versión 4 con fecha 2012-04-25 13:27:08 →
Tamaño: 822
Editor: JorgeSanchez
Comentario:
← Versión 27 con fecha 2012-04-25 20:14:05 → ⇥
Tamaño: 2495
Editor: Jaarac
Comentario:
Los textos eliminados se marcan así. Los textos añadidos se marcan así.
Línea 4: Línea 4:
Experimentos realizados para la 4º edición de la competencia ""Robot Vision Challenge"". Experimentos realizados para la 4º edición de la competencia ''''Robot Vision Challenge - ImageCLEF''''.
Línea 8: Línea 8:
== 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
Línea 9: Línea 34:

hg clone https://proyectos.ciii.frc.utn.edu.ar/hg/robot_vision_2012
Línea 14: Línea 41:
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: m,v,alpha=0.5,pnorm=2.0
SGD: hinge loss		  * 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.
Línea 21: Línea 52:

||1||2||
||3||4||		 || ||||||20 iteraciones||||||||50 iteraciones||||||||100 iteraciones||
||lambda||8||16||32||||8||16||32||||8||16||32||
%||1e-2|| 872 || 984 || 928 |||| 886 || 990 || 930 |||| 890 || 992 || 940 ||
||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 ||

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

hg clone https://proyectos.ciii.frc.utn.edu.ar/hg/robot_vision_2012

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

8

16

32

8

16

32

8

16

32

%||1e-2|| 872 || 984 || 928 |||| 886 || 990 || 930 |||| 890 || 992 || 940 ||

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

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