3D识别“3D Object Representations for Fine-Grained Categorization”
2015-12-24 16:49
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数据库:http://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html
目标:用3D表示做车型精细识别,基于两种2D表示SPP,BubleBank。
构建了两个数据库:10-BMW,197-car,数据库在网站上下载。
![](http://img.blog.csdn.net/20151224163806217)
3D几何估计
使用3D CAD模型进行建模,精细识别的第一步是找到一个最合适图像的CAD模型。
合成数据:使用CAD模型渲染出训练数据
3D几何分类器:HOG_SVM。
3D表示
视角变化特征不变的特征描述方法,在描述之前对patch进行转换,选取的图像块如图2(b)所示。
为了补偿透视投影,对patch进行矫正,如下图的散热器。使用ROOTSIFT进行特征描述。最后进行3D SPP和bublebank得到SPM-3D,BB-3D。
![](http://img.blog.csdn.net/20151224164045022)
实验结果
1.车型精细分类
2.长基线匹配
![](http://img.blog.csdn.net/20151224164756743)
3.3D精细类别重建
目标:用3D表示做车型精细识别,基于两种2D表示SPP,BubleBank。
构建了两个数据库:10-BMW,197-car,数据库在网站上下载。
3D几何估计
使用3D CAD模型进行建模,精细识别的第一步是找到一个最合适图像的CAD模型。
合成数据:使用CAD模型渲染出训练数据
3D几何分类器:HOG_SVM。
3D表示
视角变化特征不变的特征描述方法,在描述之前对patch进行转换,选取的图像块如图2(b)所示。
为了补偿透视投影,对patch进行矫正,如下图的散热器。使用ROOTSIFT进行特征描述。最后进行3D SPP和bublebank得到SPM-3D,BB-3D。
实验结果
1.车型精细分类
2.长基线匹配
3.3D精细类别重建
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