Diferencias entre las revisiones 45 y 58 (abarca 13 versiones)

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

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

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

Training2

Training3

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	0.33	0.5
1,2	3	199	195	171
2,3	1	1949	1945	1965
3,1	2	2182	2166	2180
Avg.		1443	1435	1439

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

-  ⇤ ← Versión 45 con fecha 2012-05-03 13:41:53 → 
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  Comentario:
+   ← Versión 58 con fecha 2012-05-06 01:48:31 → ⇥
  Tamaño: 11160
  Editor: Jaarac
  Comentario:
-Los textos eliminados se marcan así.
+Los textos añadidos se marcan así.
 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 35:
+ * En training1 el recorrido del robot es contrario al caso de training[23].
 * Las imágenes de training3 son tomadas de noche
-Línea 36:
+Línea 39:
+[[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}}]]
-Línea 37:
+Línea 44:
-{{attachment:training2_rgb_93.jpg}}
+[[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}}]]
-Línea 39:
+Línea 49:
+[[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 102:
+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 142:
+Línea 156:
+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 159:
+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 168:
+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 175:
+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 188:
+Línea 204:
-||||<rowstyle="font-weight: bold;"> Avg. || 959  || 1135 || 1223 || 1269 || 1405 || 1393 || 1453 || 1474 ||
+|||| Avg. || 959  || 1135 || 1223 || 1269 || 1405 || 1393 || 1453 || 1474 ||
-Línea 193:
+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  || 0.33 || 0.5  ||
|| 1,2 || 3   || 199  || 195  || 171  ||
|| 2,3 || 1   || 1949 || 1945 || 1965 ||
|| 3,1 || 2   || 2182 || 2166 || 2180 ||
|||| Avg.     || 1443 || 1435 || 1439 ||

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Cosas que vamos a tener que probar

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Imágenes de ejemplo

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Estructura de directorios

25 abril 2012

Experimento 1

Configuración

Resultados

26 abril 2012

Experimento 1

Configuración

Resultados

3 mayo 2012

Experimento 1

Configuración

Resultados

Flip=0

Flip=1

4 mayo 2012

Experimento 1

Configuración

Resultados

5 mayo 2012

Experimento 1

Configuración

Resultados