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..

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..

ICLR 2021에 개제된 논문이며 object와 shape, texture와의 관계, 그리고 object recognition 등의 vision task에서 shape과 texture 정보를 모두 이용하여 학습하여 성능을 향상시킨 shape-texture debiased neural network를 제안합니다. Introduction Shape과 texture는 모두 object를 인식할 때 중요한 단서들입니다. 이미 이전의 object recognition 연구에서 shape과 texture를 적절하게 결합하면 인식 성능을 높일 수 있음이 밝혀졌습니다. ‘IMAGENET-TRAINED CNNS ARE BIASED TOWARDS TEXTURE; INCREASING SHAPE BIAS IMPROVES A..