Detail publikace
BoxCars: 3D Boxes as CNN Input for Improved Fine-Grained Vehicle Recognition
Fine-grained recognition, vehicles, CNN, input modification
Zabýváme se problémem fine-grained klasifikace automobilů (rozpoznání výrobce, modelu, modelového roku) a ukazujeme, že extrahování dalších dat z videa a přidání těch informací do konvolučních neuronových sítí výrazně zlepšuje výsledky klasifikace. Mezi tyto doplňující informace patří: 3D obalové těleso použité pro "rozbalení" obrázku automobilu, rasterizovaný tvar tohoto obalového tělesa and informace o 3D natočení vozidla. Experimenty ukazují, že tyto doplňující informace zmenšují chybu klasifikace o 26% a vylepšují výsledky verifikace o 208% v porovnání s konvoluční neuronovou sítí bez jakýchkoli modifikací. Náš přístup výrazně zlepšuje výkonost dohledových systémů v dopravě.
@inproceedings{BUT130949,
author="Jakub {Sochor} and Adam {Herout} and Jiří {Havel}",
title="BoxCars: 3D Boxes as CNN Input for Improved Fine-Grained Vehicle Recognition",
booktitle="The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)",
year="2016",
journal="Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition",
number="6",
pages="3006--3015",
publisher="IEEE Computer Society",
address="Las Vegas",
doi="10.1109/CVPR.2016.328",
isbn="978-1-4673-8851-1",
issn="1063-6919",
url="http://ieeexplore.ieee.org/document/7780697/"
}