Leveraging Outdoor Webcams for Local Descriptor Learning

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F19%3A00328313" target="_blank" >RIV/68407700:21230/19:00328313 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://diglib.tugraz.at/download.php?id=5c5941d91cdd5&location=medra" target="_blank" >http://diglib.tugraz.at/download.php?id=5c5941d91cdd5&location=medra</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.3217/978-3-85125-652-9-06" target="_blank" >10.3217/978-3-85125-652-9-06</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Leveraging Outdoor Webcams for Local Descriptor Learning

Popis výsledku v původním jazyce

We present AMOS Patches, a large set of image cut-outs, intended primarily for the robustification of trainable local feature descriptors to illumination and appearance changes. Images contributing to AMOS Patches originate from the AMOS dataset of recordings from a large set of outdoor webcams. The semiautomatic method used to generate AMOS Patches is described. It includes camera selection, viewpoint clustering and patch selection. For training, we provide both the registered full source images as well as the patches. A new descriptor, trained on the AMOS Patches and 6Brown datasets, is introduced. It achieves state-of-the-art in matching under illumination changes onstandard benchmarks.

Název v anglickém jazyce

Leveraging Outdoor Webcams for Local Descriptor Learning

Popis výsledku anglicky

We present AMOS Patches, a large set of image cut-outs, intended primarily for the robustification of trainable local feature descriptors to illumination and appearance changes. Images contributing to AMOS Patches originate from the AMOS dataset of recordings from a large set of outdoor webcams. The semiautomatic method used to generate AMOS Patches is described. It includes camera selection, viewpoint clustering and patch selection. For training, we provide both the registered full source images as well as the patches. A new descriptor, trained on the AMOS Patches and 6Brown datasets, is introduced. It achieves state-of-the-art in matching under illumination changes onstandard benchmarks.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/EF16_019%2F0000765" target="_blank" >EF16_019/0000765: Výzkumné centrum informatiky</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 24th Computer Vision Winter Workshop

ISBN

978-3-85125-652-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

51-60

Název nakladatele

Verlag der TU Graz

Místo vydání

Graz

Místo konání akce

Stift Vorau

Datum konání akce

6. 2. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—