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location: Diferencias para "Vision/ProyectosVision/RobotVision2012"
Diferencias entre las revisiones 6 y 11 (abarca 5 versiones)
⇤ ← Versión 6 con fecha 2012-04-25 13:28:56 →
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Editor: JorgeSanchez
Comentario:
← Versión 11 con fecha 2012-04-25 19:10:51 → ⇥
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Editor: JorgeSanchez
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 7: Línea 7:

== 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 14: Línea 38:
* 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
Línea 16: Línea 40:
* PCA: subespacio aprendido sobre training1+training2+training3, D=80  * PCA: subespacio aprendido sobre training1+training2+training3, D=80
Línea 18: Línea 42:
* GMM: aprendido sobre training1+training2+training3  * GMM: aprendido sobre training1+training2+training3
Línea 20: Línea 44:
* IFV: gradientes resp. medias y varianzas, alpha=0.5, pnorm=2.0  * IFV: gradientes resp. medias y varianzas, alpha=0.5, pnorm=2.0
Línea 22: Línea 46:
* SGD: hinge loss, 20 iteraciones  * SGD: hinge loss, 20 iteraciones

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

1

2

3

4

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