Notice bibliographique
Résumé
Exemplar-based learning or, equally, nearest neighbour methods have recently gained interest from researchers in a variety of computer science domains because of the prevalence of large amounts of accessible data and storage capacity. In computer vision, these types of technique have been successful in several problems such as scene recognition, shape matching, image parsing, character recognition and object detection. Applying the concept of exemplar-based learning to the problem of colour constancy seems odd at first glance since, in the first place, similar nearest neighbour images are not usually affected by precisely similar illuminants and, in the second place, gathering a dataset consisting of all possible real-world images, including indoor and outdoor scenes and for all possible illuminant colours and intensities, is indeed impossible. In this paper we instead focus on surfaces in the image and address the colour constancy problem by unsupervised learning of an appropriate model for each training surface in training images. We find nearest neighbour models for each surface in a test image and estimate its illumination based on comparing the statistics of pixels belonging to nearest neighbour surfaces and the target surface. The final illumination estimation results from combining these estimated illuminants over surfaces to generate a unique estimate. The proposed method has the advantage of overcoming multi-illuminant situations, which is not possible for most current methods. The concept proposed here is a completely new approach to the colour constancy problem. We show that it performs very well, for standard datasets, compared to current colour constancy algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».