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location: Diferencias para "Vision/ProyectosVision/RobotVision2012"
Diferencias entre las revisiones 43 y 61 (abarca 18 versiones)
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Editor: JorgeSanchez
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Tamaño: 11968
Editor: Jaarac
Comentario:
Los textos eliminados se marcan así. Los textos añadidos se marcan así.
Línea 10: Línea 10:
 * Aumentar los conjuntos de datos con la versión espejada de las imágenes  * --(Aumentar los conjuntos de datos con la versión espejada de las imágenes)--
Línea 32: Línea 32:

== Datasets ==
=== Imágenes de ejemplo ===
 * En training1 el recorrido del robot es contrario al caso de training[23].
 * Las imágenes de training3 son tomadas de noche

==== Training1 ====
[[attachment:training1_rgb_69.jpg|{{attachment:training1_rgb_69.jpg|rgb_69|width=200}}]]
[[attachment:training1_rgb_71.jpg|{{attachment:training1_rgb_71.jpg|rgb_71|width=200}}]]
[[attachment:training1_rgb_73.jpg|{{attachment:training1_rgb_73.jpg|rgb_73|width=200}}]]
[[attachment:training1_rgb_75.jpg|{{attachment:training1_rgb_75.jpg|rgb_75|width=200}}]]
==== Training2 ====
[[attachment:training2_rgb_93.jpg|{{attachment:training2_rgb_93.jpg|rgb_93|width=200}}]]
[[attachment:training2_rgb_95.jpg|{{attachment:training2_rgb_95.jpg|rgb_95|width=200}}]]
[[attachment:training2_rgb_97.jpg|{{attachment:training2_rgb_97.jpg|rgb_97|width=200}}]]
[[attachment:training2_rgb_99.jpg|{{attachment:training2_rgb_99.jpg|rgb_99|width=200}}]]
==== Training3 ====
[[attachment:training3_rgb_60.jpg|{{attachment:training3_rgb_60.jpg|rgb_60|width=200}}]]
[[attachment:training3_rgb_62.jpg|{{attachment:training3_rgb_62.jpg|rgb_62|width=200}}]]
[[attachment:training3_rgb_64.jpg|{{attachment:training3_rgb_64.jpg|rgb_64|width=200}}]]
[[attachment:training3_rgb_66.jpg|{{attachment:training3_rgb_66.jpg|rgb_66|width=200}}]]
Línea 95: Línea 116:
 * Descriptores: SIFT sobre grilla regular (DSIFT de vlfeat), patchs 32x32, paso=8, L2-norm., D=128  * Descriptores: SIFT sobre grilla regular (DSIFT de vlfeat), patchs 32x32, paso=8, L2-norm., D=128, 5 escalas, factor=0.707
Línea 134: Línea 155:
=== Experimento 1 ===
Se realiza una prueba con distintos valores de DSIFT_STEP (8 y 16) y aumento el conjunto de entrenamiento haciendo un flip left-right de las imágenes antes de calcular DSIFT. Flip=0, indica sin aumentar el conjunto; Flip=1 indica aumentando el conjunto de entrenamiento con las imágenes flipeadas.
Al final de este experimento se muestra la configuración que resulta más apropiada.
Línea 152: Línea 175:
||||<rowstyle="font-weight: bold;"> Avg. || 603 || 866 || 863 || 903 || 984 || 1059 || 1071 || 1123 || |||| Avg. || 603 || 866 || 863 || 903 || 984 || 1059 || 1071 || 1123 ||
Línea 161: Línea 184:
||||<rowstyle="font-weight: bold;"> Avg. || 632 || 791 || 877 || 864 || 913 || 938 || 1009 || 1025 || |||| Avg. || 632 || 791 || 877 || 864 || 913 || 938 || 1009 || 1025 ||
Línea 168: Línea 191:
|| 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 ||		 || 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 ||
Línea 181: Línea 204:
||||<rowstyle="font-weight: bold;"> Avg. || 959 || 1135 || 1223 || 1269 || 1405 || 1393 || 1453 || 1474 || |||| Avg. || 959 || 1135 || 1223 || 1269 || 1405 || 1393 || 1453 || 1474 ||

[[attachment:results_3_de_mayo_2012.tar.gz]]
Línea 184: Línea 209:

== 4 mayo 2012 ==
=== Experimento 1 ===
Se prueba oscureciendo las imágenes de entrenamiento del clasificador. El oscurecimiento se realiza multiplicando las intensidades de los pixeles de las imágenes por un factor menor a 1. Se probo con factores de 0.33 y 0.5. En este experimento no se actualizó el modelo .gmm con los nuevos descriptores con flip y oscurecidos.
==== Configuración ====

 * SGD LBD=1e-4, 20 iteraciones, 256 Gaussianas, DSIFT step=8, flip=1

 * Using ''argmax'' for classification

==== Resultados ====

|||| NGAUSS=256 |||||| srange ||
|| Tr. || Te. || 1.0 || 0.33 || 0.5 ||
|| 1,2 || 3 || 199 || 229 || 221 ||
|| 2,3 || 1 || 1949 || 1949 || 1945 ||
|| 3,1 || 2 || 2182 || 2180 || 2180 ||
|||| Avg. || 1443 || 1452 || 1449 ||

== 5 mayo 2012 ==
=== Experimento 1 ===
Se prueba oscureciendo las imágenes de entrenamiento del clasificador. El oscurecimiento se realiza multiplicando las intensidades de los pixeles de las imágenes por un factor menor a 1. Se probo con factores de 0.33 y 0.5. En este experimento si se actualizó el modelo .gmm con los nuevos descriptores generados con flip y con oscurecimiento.
==== Configuración ====

 * SGD LBD=1e-4, 20 iteraciones, 256 Gaussianas, DSIFT step=8, flip=1

 * Using ''argmax'' for classification

==== Resultados ====

|||| NGAUSS=256 |||||| srange ||
|| Tr. || Te. || 1.0 || 0.1 || 0.33 || 0.5 ||
|| 1,2 || 3 || 199 || 187 || 195 || 171 ||
|| 2,3 || 1 || 1949 || 1975 || 1945 || 1965 ||
|| 3,1 || 2 || 2182 || 2154 || 2166 || 2180 ||
|||| Avg. || 1443 || 1439 || 1435 || 1439 ||

== 7 mayo 2012 ==
=== Experimento 1 ===
Se prueba utilizando feature augmentation. En este experimento si se actualizó el modelo .gmm con los descriptores generados con flip de las imágenes.
Con aug=1 o aug=0 se indica el uso o no de feature augmentation respectivamente.
==== Configuración ====

 * SGD LBD=1e-4, 20 iteraciones, 64 Gaussianas, DSIFT step=8, flip=[0,1]

 * Using ''argmax'' for classification

==== Resultados ====

|||| NGAUSS=64 |||| flip=0 |||| flip=1 ||
|| Tr. || Te. || aug=0|| aug=1 || aug=0|| aug=1 ||
|| 1,2 || 3 || 77 || 87 || 257 || 33 ||
|| 2,3 || 1 || 1173 || 1207 || 1801 || 1783 ||
|| 3,1 || 2 || 1440 || 1528 || 2080 || 2014 ||
|||| Avg. || 897 || 941 || 1379 || 1277 ||

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

  • En training1 el recorrido del robot es contrario al caso de training[23].
  • Las imágenes de training3 son tomadas de noche

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, 5 escalas, factor=0.707
  • 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

Se realiza una prueba con distintos valores de DSIFT_STEP (8 y 16) y aumento el conjunto de entrenamiento haciendo un flip left-right de las imágenes antes de calcular DSIFT. Flip=0, indica sin aumentar el conjunto; Flip=1 indica aumentando el conjunto de entrenamiento con las imágenes flipeadas. Al final de este experimento se muestra la configuración que resulta más apropiada.

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

4 mayo 2012

Experimento 1

Se prueba oscureciendo las imágenes de entrenamiento del clasificador. El oscurecimiento se realiza multiplicando las intensidades de los pixeles de las imágenes por un factor menor a 1. Se probo con factores de 0.33 y 0.5. En este experimento no se actualizó el modelo .gmm con los nuevos descriptores con flip y oscurecidos.

Configuración

  • SGD LBD=1e-4, 20 iteraciones, 256 Gaussianas, DSIFT step=8, flip=1

  • Using argmax for classification

Resultados

NGAUSS=256

srange

Tr.

Te.

1.0

0.33

0.5

1,2

3

199

229

221

2,3

1

1949

1949

1945

3,1

2

2182

2180

2180

Avg.

1443

1452

1449

5 mayo 2012

Experimento 1

Se prueba oscureciendo las imágenes de entrenamiento del clasificador. El oscurecimiento se realiza multiplicando las intensidades de los pixeles de las imágenes por un factor menor a 1. Se probo con factores de 0.33 y 0.5. En este experimento si se actualizó el modelo .gmm con los nuevos descriptores generados con flip y con oscurecimiento.

Configuración

  • SGD LBD=1e-4, 20 iteraciones, 256 Gaussianas, DSIFT step=8, flip=1

  • Using argmax for classification

Resultados

NGAUSS=256

srange

Tr.

Te.

1.0

0.1

0.33

0.5

1,2

3

199

187

195

171

2,3

1

1949

1975

1945

1965

3,1

2

2182

2154

2166

2180

Avg.

1443

1439

1435

1439

7 mayo 2012

Experimento 1

Se prueba utilizando feature augmentation. En este experimento si se actualizó el modelo .gmm con los descriptores generados con flip de las imágenes. Con aug=1 o aug=0 se indica el uso o no de feature augmentation respectivamente.

Configuración

  • SGD LBD=1e-4, 20 iteraciones, 64 Gaussianas, DSIFT step=8, flip=[0,1]

  • Using argmax for classification

Resultados

NGAUSS=64

flip=0

flip=1

Tr.

Te.

aug=0

aug=1

aug=0

aug=1

1,2

3

77

87

257

33

2,3

1

1173

1207

1801

1783

3,1

2

1440

1528

2080

2014

Avg.

897

941

1379

1277

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