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基于区域的目标检测——细粒度

转自http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NTAyNTQ1OQ==&mid=2247485402&idx=2&sn=d4c0d65b75ebca219397cf2263ca480a&chksm=fb727b06cc05f21082d6e469496e7155974415250404d1e7294730cf0a6130feadf27b73d082&mpshare=1&scene=23&srcid=0201GEiLSp6WiKUb8bybEBKk#rd

今天是二月的第一天,是一个月的新的开始,估计现在有很多学生都已经进入了漫长的寒假,希望你们在寒假空闲之余可以慢慢来阅读我们的精彩推送。今天我们将的就是目标检测,说到目标检测,很多人都会想到许多经典的框架,说明你们都很厉害,对该领域都有深入的了解,今天主要聊聊细粒度的事!

首先我们来看两幅简单的图片组:

图1 黑脚信天翁

图2 黑背信天翁

通过这两组图像,粗略观察会发现差别不是很大,所以我们仔细的去看,就能发现一些细节性的差别。由此,引出了细粒度类别检测。平时,我们在做目标检测的过程中,也可以通过引入该思想,让我们对目标只提取高判别性的特征,提高目标特征的表达,提升检测结果的精度。

对了,今天主要说的内容都是基础简单,如果你是该领域的大佬,请跳过直接去做你自己的科研,或者当做休闲一刻快速浏览,谢谢!

先来说一个案例:

两类不同的鸟,但是差别很小,主要应该就在眼部,怎么通过一只小鸟去寻找到对应的类别呢?

结果其实就是通过寻找出具有判别区域部分:

1、Pose-normalized correspondence 

其中,黄色就是我们平时所说的边界框,红色就是语义区域部分。

首先就是找到这些部分,然后就可以通过特征表示出来。

下面是之前该领域的一些工作总结:

深度学习的进展:

2、深度表达用于细粒度

  • [Donahue et.al. ICML 2014] DPM detec7ons + DeCAF feature

  • [Zhang et.al. CVPR 2014] poselet detec7ons + deep network training from scratch

RNN

 

3、新框架

Object and Part detectors

边界框约束:

高斯混合:

首先得到边界框和部分的注解:

然后归一化:

为每个部分先生成高斯混合

最后得到:

细粒度类别犹如下面的过程:

4、对比

DPM模型:

  • Multiple components

  • Deforma7on cost is a percomponent Gaussian prior.

  • R-CNN is a single-component model, mo7va7ng our MG and NP constraint. (New)

  • Nonparametric prior on keypoint configuration space.

  • Our non-parametric prior uses nearest neighbors on appearance space. (New)

5、结果

数据集:CUB-200-2011 (12k张图像,200类,15个点)

 

[1] Berg et.al. POOF: Part-based one-vs-one features for fine-grained 
categoriza7on, face verifica7on, and ahribute es7ma7on. In CVPR 2013.
[2] Chai et.al. Symbio7c segmenta7on and part localiza7on for fine-grained
categoriza7on. In ICCV 2013.
[3] Gavves et.al. Fine-grained categoriza7on by alignments. In ICCV 2013.
[4] Donahue et.al. DeCAF: A deep convolu7onal ac7va7on feature for
generic visual recogni7on. In ICML 2014. 

微调过程其实对实验结果有很大的帮助,也做了一组对比试验来证明其有效性。

 

接下来就是部分区域定位的结果:

 

如果大于0.5就设定其为正确的。

[1] Azizipour et.al. Object detec7on using strongly-supervised deformable part models. In ECCV 2012.  

后期其实还可以基于多区域部分来进行特征表达,这样检测的效果会更好一些。

本文链接:http://task.lmcjl.com/news/6031.html

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