Notice bibliographique
Résumé
Object recognition has become a central topic in computer vision applications such as image search, robotics and vehicle safety systems. However, it is a challenging task due to the limited discriminative power of low-level visual features in describing the considerably diverse range of high-level visual semantics of objects. Semantic gap between low-level visual features and high-level concepts are a bottleneck in most systems. New content analysis models need to be developed to bridge the semantic gap. In this thesis, algorithms based on conditional random fields (CRF) from the class of probabilistic graphical models are developed to tackle the problem of multiclass image labeling for object recognition. Image labeling assigns a specific semantic category from a predefined set of object classes to each pixel in the image. By well capturing spatial interactions of visual concepts, CRF modeling has proved to be a successful tool for image labeling. This thesis proposes novel approaches to empowering the CRF modeling for robust image labeling. Our primary contributions are twofold. To better represent feature distributions of CRF potentials, new feature functions based on generalized Gaussian mixture models (GGMM) are designed and their efficacy is investigated. Due to its shape parameter, GGMM can provide a proper fit to multi-modal and skewed distribution of data in nature images. The new model proves more successful than Gaussian and Laplacian mixture models. It also outperforms a deep neural network model on Corel imageset by 1% accuracy. Further in this thesis, we apply scene level contextual information to integrate global visual semantics of the image with pixel-wise dense inference of fully-connected CRF to preserve small objects of foreground classes and to make dense inference robust to initial misclassifications of the unary classifier. Proposed inference algorithm factorizes the joint probability of labeling configuration and image scene type to obtain prediction update equations for labeling individual image pixels and also the overall scene type of the image. The proposed context-based dense CRF model outperforms conventional dense CRF model by about 2% in terms of labeling accuracy on MSRC imageset and by 4% on SIFT Flow imageset. Also, the proposed model obtains the highest scene classification rate of 86% on MSRC dataset.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».