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[논문 리뷰] Deep Encoding Pooling Network (DEP), Texture-Encoded Angular Network (TEAN) 본 포스팅에서는 Deep Texture Encoding Network(DeepTEN)의 업그레이드 버전인 Deep Encoding Pooling Network(DEP-Net)과, DEP-Net과 Differential Angular Imaging Network(DAIN) 구조를 융합한 Texture-Encoded Angular Network(TEAN) 를 소개합니다. A. Deep Texture Manifold for Ground Terrain Recognition / CVPR 2018 B. Differential Viewpoints for Ground Terrain Material Recognition / TPAMI 2020 A. Deep Texture Manifold for Ground Terrain.. 2022. 2. 20.
[논문 리뷰] Deep TEN: Texture Encoding Network CVPR 2017에 게재된 본 논문은 classic한 computer vision approach인 dictionary learning 방법을 CNN 구조와 통합하여 end-to-end 로 material, texture 이미지의 orderless representation을 학습하는 DeepTEN 을 제안합니다. Abstract 본 논문에서는 dictionary learning 및 encoding 파이프라인을 single model로 포팅하는 encoding layer가 있는 Deep Texture Encoding Network(Deep TEN)을 제안합니다. 이전 method에서는 SIFT descriptor 또는 material recognition으로 pre-trained CNN feature와 .. 2022. 2. 17.
[논문 리뷰] Deep Structure-Revealed Network for Texture Recognition CVPR 2020에 게재된 texture recognition 분야 논문입니다. Texture의 고유한 구조적인 특징을 분석하고 이를 활용하는 네트워크를 제안하여 texture recognition SOTA를 달성하고 ablation, main 실험 이외에도 fine-grained recognition, semantic segmenation 과 같은 응용 실험까지 포함된 논문입니다. Abstract Texture recognition은 다양한 primitive와 arrangement 가 동일한 texture 이미지에서 인식될 수 있기 때문에 어려운 task 입니다. CNN을 기반으로 한 최근 작업 중 일부는 spatial arrangement에 invariant 하도록 orderless aggregati.. 2022. 2. 12.
[논문 리뷰] Material Recognition from Local Appearance in Global Context 2016 arXiv에 게재된 논문이지만, material recognition에 context information 을 explict 하게 활용하는 연구이기에 소개합니다. Motivation 좌측 그림에서 컵의 표면만 보면 종이인지 플라스틱인지 금속인지 사람이 봐도 재질 유형을 파악하기 어렵습니다. 하지만, '컵' 이라는 object 정보를 얻으면 컵 + 색상으로 미루어 보아 해당 표면은 '플라스틱'이라는 것을 유추할 수 있습니다. 이렇듯 material은 object, scene과 같은 context information과 깊은 상관관계가 있습니다. 우측 그림의 위쪽 표를 보면 airplane에는 metal이 주로 관측되고 sink에는 ceramic, metal 등이 주로 관측됩니다. 아래 쪽 표를 보.. 2022. 2. 11.
[논문 리뷰] A 4D Light-Field Dataset and CNN Architectures for Material Recognition 본 논문은 ECCV2016에 게재된 논문으로 4D light-field dataset을 처음으로 재질 인식에 사용한 연구 입니다. Light field? light field 는 빛을 시공간 field에서 표현하기 위한 plenoptic function으로 정의할 수 있는데, 이중에서 빛의 방향(가로 각도, 세로각도), 빛의 2차원 위치(x,y) 4개의 파라미터만을 사용하여 4D light-field라고 합니다. Lytro Illum 등의 4D light-field 카메라는 micro lens array를 main lens와 photo sensor 사이에 위치시켜 오브젝트 한 지점에서 여러 방향으로 방사되어 main lenz를 통과하는 빛을 micro lens로 분리시켜 따로 저장시킬 수 있습니다. 이는.. 2021. 10. 6.
[논문 리뷰] Deep Texture Recognition via Exploiting Cross-Layer Statistical Self-Similarity∗†‡ 본 논문은 CVPR2021에 게재된 논문이며 texture recogntion(texture, material datatset) SOTA를 달성한 연구입니다. Texture Recognition ? Texture Recognition은 Image classification 분야의 일부로 object(e.g. 강아지,고양이,사슴,트럭,...etc.)가 아닌 texture(체크무늬, 줄무늬, 페이즐, 밧줄, etc.)를 분류하는 작업입니다. object는 하나의 class가 어느정도의 deformation(object의 세부 class, object를 보는 각도, object의 자세 차이)을 가지지만 유사한 shape을 가지므로 global한 shape정보가 주요한 feature로 사용됩니다. 하지만, te.. 2021. 10. 4.
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