Open yusukekyokawa opened 4 years ago
https://arxiv.org/pdf/1507.02620.pdf
Mircea Cimpoi · Subhransu Maji · Iasonas Kokkinos · Andrea Vedaldi
arXiv 2015
第一に、テクスチャのインスタンスとマテリアルのカテゴリ認識に焦点を当てるのではなく、一般的なテクスチャパターンを記述するために、人間が解釈可能なテクスチャ属性の語彙を提案し、ベンチマークのための新しい記述可能なテクスチャデータセットで補完する。第二に、テクスチャが乱雑に存在する場合を含む、現実的なイメージング条件でのマテリアルとテクスチャ属性の認識の問題に注目し、最近提案されたOpenSurfacesデータセットの上に対応するベンチマークを開発しています.第三に、我々は、深層学習の文脈で bag-of-visual-word や Fisher ベクトルを含む古典的なテクスチャ表現を再検討し、深層モデルの畳み込み層をフィルタバンクとして使用した場合、これらが優れた効率性と一般化特性を持つことを示す
書誌情報
論文リンク
https://arxiv.org/pdf/1507.02620.pdf
著者/所属機関
Mircea Cimpoi · Subhransu Maji · Iasonas Kokkinos · Andrea Vedaldi
conf/journal
arXiv 2015
year
どんな論文か?
第一に、テクスチャのインスタンスとマテリアルのカテゴリ認識に焦点を当てるのではなく、一般的なテクスチャパターンを記述するために、人間が解釈可能なテクスチャ属性の語彙を提案し、ベンチマークのための新しい記述可能なテクスチャデータセットで補完する。第二に、テクスチャが乱雑に存在する場合を含む、現実的なイメージング条件でのマテリアルとテクスチャ属性の認識の問題に注目し、最近提案されたOpenSurfacesデータセットの上に対応するベンチマークを開発しています.第三に、我々は、深層学習の文脈で bag-of-visual-word や Fisher ベクトルを含む古典的なテクスチャ表現を再検討し、深層モデルの畳み込み層をフィルタバンクとして使用した場合、これらが優れた効率性と一般化特性を持つことを示す
新規性
手法
結果
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