Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-26643
Titel: Richer object representations for object class detection in challenging real world images
Verfasser: Pepik, Bojan
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 2015
SWD-Schlagwörter: Objektklasse
Detektor
Künstliche Intelligenz
Freie Schlagwörter: object detection
deformable part models
convolutional neural nets
3D object models
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Dissertation
Kurzfassung: Object class detection in real world images has been a synonym for object localization for the longest time. State-of-the-art detection methods, inspired by renowned detection benchmarks, typically target 2D bounding box localization of objects. At the same time, due to the rapid technological and scientific advances, high-level vision applications, aiming at understanding the visual world as a whole, are coming into the focus. The diversity of the visual world challenges these applications in terms of representational complexity, robust inference and training data. As objects play a central role in any vision system, it has been argued that richer object representations, providing higher level of detail than modern detection methods, are a promising direction towards understanding visual scenes. Besides bridging the gap between object class detection and high-level tasks, richer object representations also lead to more natural object descriptions, bringing computer vision closer to human perception. Inspired by these prospects, this thesis explores four different directions towards richer object representations, namely, 3D object representations, fine-grained representations, occlusion representations, as well as understanding convnet representations. Moreover, this thesis illustrates that richer object representations can facilitate high-level applications, providing detailed and natural object descriptions. In addition, the presented representations attain high performance rates, at least on par or often superior to state-of-the-art methods.
Detektion von Objektklassen in natürlichen Bildern war lange Zeit gleichbedeutend mit Lokalisierung von Objekten. Von anerkannten Detektions-Benchmarks inspirierte Detektionsmethoden, die auf dem neuesten Stand der Forschung sind, zielen üblicherweise auf die Lokalisierung von Objekten im Bild. Gleichzeitig werden durch den schnellen technologischen und wissenschaftlichen Fortschritt abstraktere Bildverarbeitungsanwendungen, die ein Verständnis der visuellen Welt als Ganzes anstreben, immer interessanter. Die Diversität der visuellen Welt ist eine Herausforderung für diese Anwendungen hinsichtlich der Komplexität der Darstellung, robuster Inferenz und Trainingsdaten. Da Objekte eine zentrale Rolle in jedem Visionssystem spielen, wurde argumentiert, dass reichhaltige Objektrepräsentationen, die höhere Detailgenauigkeit als gegenwärtige Detektionsmethoden bieten, ein vielversprechender Schritt zum Verständnis visueller Szenen sind. Reichhaltige Objektrepräsentationen schlagen eine Brücke zwischen der Detektion von Objektklassen und abstrakteren Aufgabenstellungen, und sie führen auch zu natürlicheren Objektbeschreibungen, wodurch sie die Bildverarbeitung der menschlichen Wahrnehmung weiter annähern. Aufgrund dieser Perspektiven erforscht die vorliegende Arbeit vier verschiedene Herangehensweisen zu reichhaltigeren Objektrepräsentationen.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-63612
hdl:20.500.11880/26699
http://dx.doi.org/10.22028/D291-26643
Erstgutachter: Schiele, Bernt
Tag der mündlichen Prüfung: 21-Dez-2015
SciDok-Publikation: 1-Feb-2016
Fakultät: Fakultät 6 - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät I
Fachrichtung: MI - Informatik
Fakultät / Institution:MI - Fakultät für Mathematik und Informatik

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