論文の概要: Illumination Normalization by Partially Impossible Encoder-Decoder Cost Function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03428v2
• Date: Mon, 9 Nov 2020 15:43:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 05:08:29.098024
• Title: Illumination Normalization by Partially Impossible Encoder-Decoder Cost Function
• Title（参考訳）: 部分不可能エンコーダ・デコーダコスト関数による照明正規化
• Authors: Steve Dias Da Cruz, Bertram Taetz, Thomas Stifter, Didier Stricker
• Abstract要約: 本稿では,エンコーダデコーダネットワークのコスト関数定式化のための新しい手法を提案する。 本手法は,異なる照明条件と環境条件下での同一シーンの可利用性を利用した。 適用性は3つの公開データセットで評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.618797548020462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Images recorded during the lifetime of computer vision based systems undergo a wide range of illumination and environmental conditions affecting the reliability of previously trained machine learning models. Image normalization is hence a valuable preprocessing component to enhance the models' robustness. To this end, we introduce a new strategy for the cost function formulation of encoder-decoder networks to average out all the unimportant information in the input images (e.g. environmental features and illumination changes) to focus on the reconstruction of the salient features (e.g. class instances). Our method exploits the availability of identical sceneries under different illumination and environmental conditions for which we formulate a partially impossible reconstruction target: the input image will not convey enough information to reconstruct the target in its entirety. Its applicability is assessed on three publicly available datasets. We combine the triplet loss as a regularizer in the latent space representation and a nearest neighbour search to improve the generalization to unseen illuminations and class instances. The importance of the aforementioned post-processing is highlighted on an automotive application. To this end, we release a synthetic dataset of sceneries from three different passenger compartments where each scenery is rendered under ten different illumination and environmental conditions: see https://sviro.kl.dfki.de
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンベースのシステムの寿命中に記録された画像は、トレーニング済みの機械学習モデルの信頼性に影響を与える幅広い照明と環境条件下で記録される。 したがって、画像の正規化はモデルの堅牢性を高める貴重な前処理コンポーネントである。 この目的のために,エンコーダ・デコーダネットワークのコスト関数定式化のための新しい戦略を導入し,入力画像中の重要でない情報(例えば,環境特徴や照明変化)を平均化し,健全な特徴(例えば,クラスインスタンス)の再構築に注力する。 本手法では,異なる照明条件と環境条件下で同一の景観を利用可能とし,部分的に不可能となる復元対象を定式化する。 適用性は3つの公開データセットで評価される。 潜在空間表現における正規化子として三重項損失と近辺探索を組み合わせることにより、非知覚照度やクラスインスタンスへの一般化を改善する。 上記の後処理の重要性は、自動車アプリケーションで強調される。 この目的のために、我々は3つの異なる乗客区画のシーンの合成データセットをリリースし、各シーンは10の異なる照明と環境条件の下でレンダリングされる。

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