20100502 computer vision_lempitsky_lectures01-02
Download as PPTX, PDF0 likes349 views
Документ представляет собой мини-курс по оптимизации энергии в компьютерном зрении и алгоритмах на графах, охватывающий темы сегментации изображений, стереосопоставления и реконструкции 3D данных. Обсуждаются различные методы, такие как динамическое программирование, передачи сообщений и α-расширения, а также их применение к задачам визуализации и сегментации. Учебный материал включает ссылки на исследования и примеры, демонстрирующие применение алгоритмов в компьютерном зрении.
![“Умные ножницы”[Mortensen & Barett, 1995]aka “magnetic lasso” (Photoshop), “livewire”](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-6-320.jpg)
![От картинки к графу[Mortensen & Barett, 1995]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-7-320.jpg)
![Выбор весов для графа[Mortensen & Barett, 1995]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-8-320.jpg)
![Выбор весов для графа [Mortensen & Barett, 1995]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-9-320.jpg)
![Сегментация кратчайшими путями[Mortensen & Barett, 1995]Граница = цепь кратчайших путей](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-10-320.jpg)
![“Умные ножницы”[Mortensen & Barett, 1995]images from[Mortensen&Barett,1999]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-11-320.jpg)
![Seam Carving: изменение размера[Avidan & Shamir, 2007]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-12-320.jpg)
![Seam Carving[Avidan & Shamir, 2007]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-13-320.jpg)
![От строк к дереву[Veksler, 2005]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-33-320.jpg)
![От строк к дереву[Veksler, 2005]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-35-320.jpg)
![Pictorial structures[FelzenszwalbHuttenlocker 05]Image from BioID/FGNet datasetОбучается на тренировочных данных2](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-41-320.jpg)
![Pictorial structuresНезависимый поиск точекPictorial structure resultКвадратичная функцияИдея [Felzenszwalb&Huttenlocher 05]: как быстро передать сообщение](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-43-320.jpg)
![Пересылка сообщений[Pearl 1988]: “Loopy Belief Propagation”Сообщения передаются много раундов](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-46-320.jpg)
![Увеличение разрешения[Freeman,Paztor,Carmichael,Jones 2000]Средние частотыВысокие частоты = ?](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-50-320.jpg)
![Увеличение разрешения [Freeman,Paztor,Carmichael,Jones 2000]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-51-320.jpg)
![Увеличение разрешения [Freeman,Paztor,Carmichael,Jones 2000]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-52-320.jpg)
![Увеличение разрешения [Freeman,Paztor,Carmichael 2000]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-53-320.jpg)
![Увеличение разрешения [Freeman,Paztor,Carmichael,Jones 2000]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-54-320.jpg)
![Минимальный st-разрез на графе[Ford and Fulkerson 60]SНа входе: ориентированный граф с выделенными истокоми стоком(сеть) + веса дуг ≥ 0.125На выходе: ST-разрез на графе с минимальным весом.Экспоненциальное количество разрезов.](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-55-320.jpg)
![Стерео с помощью разреза[Roy&Cox 1998, Ishikawa&Geiger 1998]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-61-320.jpg)
![Стерео с помощью разреза[Roy&Cox 1998]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-62-320.jpg)
![Стерео с помощью разреза[Roy&Cox 1998]Image from[Roy, 2002] Обобщение на несколько изображений](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-63-320.jpg)
![Ориентированная фотосостоятельность[Lempitsky, Boykov, Ivanov 2006]0.30.60dS(X, n)0.1000](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-71-320.jpg)
![Реконструкция: пример[Lempitsky,Boykov,Ivanov 2006]3 из16 изображенийРезультат реконструкции (U(x)использует жесткие условия):](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-81-320.jpg)
![Улучшенный U(x)[Boykov,Lempitsky 2006]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-82-320.jpg)
![«Гео-разрез»[Boykov&Kolmogorov 2003]SМожно заменить на риманову метрикуBT](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-85-320.jpg)
![От точек к функционалу[Lempitsky,Boykov 2007]nAAФ Неопределенность моделируется векторным полем](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-87-320.jpg)
![Минимизация потока «притягивает» поверхность к точке:Формулировка энергии[Lempitsky,Boykov 2007]ФФФФФЭнергия = сумма потоков векторных полей + регуляризацияили](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-88-320.jpg)
![Поверхность георазрезаРазмер сетки: 551x544x428[Lempitsky, Boykov 07]:Как использовать особенности графа, чтобы посчитать поток](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-90-320.jpg)
![Сегментация с помощью разреза[Boykov & Jolly ‘01]](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-93-320.jpg)
![«Кистевой» интерфейс[Boykov & Jolly ‘01]фонобъект](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-94-320.jpg)
![Сегментация с помощью разреза [Boykov & Jolly ‘01]фонxp=0Sобъектxp=1Парные члены:Перепады цветаУнарные члены:Кисти](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-95-320.jpg)
![Пример сегментацииВидео из [Boykov, Kolmogorov, 2003]http://www.csd.uwo.ca/~yuri/Images/Segm/bone.avi](https://image.slidesharecdn.com/20100502computervisionlempitskylectures01-02-101214072321-phpapp02/85/20100502-computer-vision_lempitsky_lectures01-02-97-320.jpg)
20100502 computer vision_lempitsky_lectures01-02
- 1. Оптимизация энергии в задачах компьютерного зрения и алгоритмы на графахМини-курс, Computer Science Club, Санкт-Петербург, 2010Виктор Лемпицкий
- 2. Что такое компьютерное зрение?2Компьютерная графикаИзображение сценыОписание сценыКомпьютерное зрение
- 3. Из истории вопроса...План на август:Сегментация на объекты Распознавание отдельных объектов
- 4. СегментацияПример из Berkeley Segmentation Dataset:Оба ответа верные! Задача плохо определена...
- 5. Бинарная сегментация...или разбиение на фон/объект
- 6. “Умные ножницы”[Mortensen & Barett, 1995]aka “magnetic lasso” (Photoshop), “livewire”
- 7. От картинки к графу[Mortensen & Barett, 1995]
- 8. Выбор весов для графа[Mortensen & Barett, 1995]
- 9. Выбор весов для графа [Mortensen & Barett, 1995]
- 10. Сегментация кратчайшими путями[Mortensen & Barett, 1995]Граница = цепь кратчайших путей
- 11. “Умные ножницы”[Mortensen & Barett, 1995]images from[Mortensen&Barett,1999]
- 12. Seam Carving: изменение размера[Avidan & Shamir, 2007]
- 13. Seam Carving[Avidan & Shamir, 2007]
- 14. Стереопарыfrom Agnes Svoboda Morris collection
- 15. СтереосопоставлениеТестовая стереопара(University of Tsukuba)Карта смещений
- 16. Немного геометрииbhdГлубина 1/Смещениеfb
- 19. СканлайнStereopair from Middlebury stereo webpage
- 20. От стерео к кратчайшим путямλсмещениеλ+∞λλλпиксель
- 21. Стерео и энергииПостроили алгоритм для:Хотим:
- 23. РезультатыGround truth:Оптимизация вдоль сканлайна
- 30. Распространение сообщенийВывод: распространение сообщений находит минимум энергии – в отсутствии «ничьих» просто берем оптимальное dt в каждой вершине.
- 31. Стоимость передачи сообщенияЗадача: сколько операций надо для подсчета сообщения в нашем случаеОтвет: O(D). Вся оптимизация требует O(WD) – быстрее, чем «наивный» кратчайший путьА в этих случаях?:
- 32. Что получилосьGround truth:Оптимизация вдоль сканлайнаПроблема: сканлайны друг с другом не связаны
- 33. От строк к дереву[Veksler, 2005]
- 34. Выбор дереваПерепады цвета коррелируют с перепадами глубины Минимальное остовное дерево!
- 35. От строк к дереву[Veksler, 2005]
- 36. От строк к дереву
- 39. Передача сообщенийtДоказательство: Назначить t корнемПровести индукцию от листьев
- 40. Пересылка сообщений: расписаниеСложность: всего O(ED) !
- 41. Pictorial structures[FelzenszwalbHuttenlocker 05]Image from BioID/FGNet datasetОбучается на тренировочных данных2
- 42. Pictorial structures2Угол правой бровиЛевая ноздря
- 43. Pictorial structuresНезависимый поиск точекPictorial structure resultКвадратичная функцияИдея [Felzenszwalb&Huttenlocher 05]: как быстро передать сообщение
- 46. Пересылка сообщений[Pearl 1988]: “Loopy Belief Propagation”Сообщения передаются много раундов
- 47. Эвристика: нет гарантий на сходимость/близость к минимуму
- 48. Результат зависит от расписания/инициализации
- 49. Эмпирически, часто дает очень хороший результатПолная модель: результат
- 50. Увеличение разрешения[Freeman,Paztor,Carmichael,Jones 2000]Средние частотыВысокие частоты = ?
- 55. Минимальный st-разрез на графе[Ford and Fulkerson 60]SНа входе: ориентированный граф с выделенными истокоми стоком(сеть) + веса дуг ≥ 0.125На выходе: ST-разрез на графе с минимальным весом.Экспоненциальное количество разрезов.
- 59. Оптимизация с помощью разрезаsсмещениепиксельt
- 60. Оптимизация с помощью разрезаsstt
- 61. Стерео с помощью разреза[Roy&Cox 1998, Ishikawa&Geiger 1998]
- 62. Стерео с помощью разреза[Roy&Cox 1998]
- 63. Стерео с помощью разреза[Roy&Cox 1998]Image from[Roy, 2002] Обобщение на несколько изображений
- 64. ... но снятых с «одной и той же стороны»«Всесторонняя» реконструкцияТрехмерные данные (напр. лазерные сканы)Наборы фотографийПредполагается наличие регистрации и ограничивающего объема?
- 65. Энергетический подход к геометрической реконструкцииКонструируется пространство «всех» поверхностей
- 66. Вводится функционал-энергия на пространстве поверхностей
- 67. Энергия = соответствие данным + регуляризация
- 68. Результат реконструкции – минимум функционала?
- 69. ФотосостоятельностьXФотосостоятельность: Точка, лежащая на поверхности, имеет схожие цвета проекции
- 70. Закрытия: невидимые точки не подчиняются фотосостоятельностизакрытиеТочная видимость неизвестна => нужны приближенные оценки
- 71. Ориентированная фотосостоятельность[Lempitsky, Boykov, Ivanov 2006]0.30.60dS(X, n)0.1000
- 72. Энергияобщая фотосостоятельностьU(X) может быть:равномерным
- 74. учитывающим жесткие условия:U(X)=+∞?U(X)=-∞«объект на плоскости»
- 75. Дискретная глобальная оптимизацияПространство «всех» поверхностейКонечное подмножество
- 76. Выбор дискретного множестваПлохая аппроксимация !Цель: выбрать достаточно плотное множествоОчевидный выбор: воксельный подход.УвеличениеБлижайшая поверхностьИстинный глобальный минимумВывод: недостаточно плотный набор ориентаций
- 77. Дискретизация функционалаЛучшая дискретизация в2D случае:Аналогичная дискретизация в 3D случае:Разбиение вокселя Каждый воксель разбивается на 24 тетраэдра
- 78. Дискретное множество = поверхности из тетраэдров
- 79. 18 ориентацийповерхности (вместо 6)Функционал на дискретном множествеФункционал находится как сумма весов граней и весов клеток
- 80. Сведение к разрезу на графеT“Внутри”“Снаружи”SВес клеткиВес клеткиВес граниВес грани00Вес разреза = значение энергииМинимальный разрез Глобальный минимум энергии
- 81. Реконструкция: пример[Lempitsky,Boykov,Ivanov 2006]3 из16 изображенийРезультат реконструкции (U(x)использует жесткие условия):
- 83. Множество прямых,пересекающихCПространство прямыхЕвклидова длина C : количество пересеченийФормула Коши-Крофтона(slide from Yuri Boykov)C
- 84. CЕвклидова длинаВес ребра в графе:Количество пересеченных граней CСтоимость разреза аппроксимирует длину (slide from Yuri Boykov)
- 85. «Гео-разрез»[Boykov&Kolmogorov 2003]SМожно заменить на риманову метрикуBT
- 86. Реконструкция по 3Д сканамСкан1Скан2На входе: точки поверхности с грубыми оценками нормалейНа выходе:поверхность (треугольная сетка)Сложности: шумы, выбросы, пропуски, ошибки регистрации
- 87. От точек к функционалу[Lempitsky,Boykov 2007]nAAФ Неопределенность моделируется векторным полем
- 88. Минимизация потока «притягивает» поверхность к точке:Формулировка энергии[Lempitsky,Boykov 2007]ФФФФФЭнергия = сумма потоков векторных полей + регуляризацияили
- 89. Энергия (пример)Срез ограничивающего объема, цвет соответствует дивергенции
- 90. Поверхность георазрезаРазмер сетки: 551x544x428[Lempitsky, Boykov 07]:Как использовать особенности графа, чтобы посчитать поток
- 91. Пример 2
- 92. Реализация энергии на графе≥ 0≥ 0≥ 0s (1) t (0)
- 93. Сегментация с помощью разреза[Boykov & Jolly ‘01]
- 94. «Кистевой» интерфейс[Boykov & Jolly ‘01]фонобъект
- 95. Сегментация с помощью разреза [Boykov & Jolly ‘01]фонxp=0Sобъектxp=1Парные члены:Перепады цветаУнарные члены:Кисти
- 97. Пример сегментацииВидео из [Boykov, Kolmogorov, 2003]http://www.csd.uwo.ca/~yuri/Images/Segm/bone.avi
- 98. Реализация более общих энергий[Kolmogorov&Zabih 2004]≥ 0≥ 0≥ 0= ?xq = 1xq = 0xp = 0xqxpxp = 1Достаточное условие:
- 99. α-Расширение [Boykov, Veksler, Zabih, 1998](слайд Юрия Бойкова)начальное решение-расширение-расширение-расширение-расширение-расширение-расширение-расширениеКаждый шаг – бинарная оптимизация
- 100. α-Расширение [Boykov, Veksler, Zabih, 1998]
- 101. α-Расширение [Boykov, Veksler, Zabih, 1998] Гарантии на сходимость
- 102. Гарантии на близость к глобальному минимуму
- 103. На практике быстрее и аккуратнее передачи сообщенийСравнение моделей/методовResults from Middlebury benchmark pagesα-расширение 100.15%110.20%
- 104. Сшивка изображений[Agarwala et al. 2004]
- 105. Сшивка изображенийс помощью α-расширений [Agarwala et al. 2004]
- 106. Related work and Resources(including those used to prepare the slides)Berkeley Segmentation Dataset, http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/bsds/Eric N. Mortensen, William A. Barrett: Intelligent scissors for image composition. SIGGRAPH 1995: 191-198Eric N. Mortensen, William A. Barrett: Interactive Segmentation with Intelligent Scissors. Graphical Models and Image Processing 60(5): 349-384 (1998)ShaiAvidan, Ariel Shamir: Seam carving for content-aware image resizing. ACM Trans. Graph. 26(3): 10 (2007)Middlebury stereo page, http://vision.middlebury.edu/stereo/Daniel Scharstein, Richard Szeliski: A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo Correspondence Algorithms. International Journal of Computer Vision 47(1-3): 7-42 (2002)Olga Veksler: Stereo Correspondence by Dynamic Programming on a Tree. CVPR (2) 2005: 384-390
- 107. Related work and Resources(including those used to prepare the slides)BioID dataset, http://www.bioid.com/support/downloads/software/bioid-face-database.htmlF. Felzenszwalb, Daniel P. Huttenlocher: Pictorial Structures for Object Recognition. International Journal of Computer Vision 61(1): 55-79 (2005)Pearl, J. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems, San Mateo: Morgan Kaufmann, 1988Middlebury MRF page, http://vision.middlebury.edu/MRF/Richard Szeliski, RaminZabih, Daniel Scharstein, Olga Veksler, Vladimir Kolmogorov, AseemAgarwala, Marshall F. Tappen, Carsten Rother: A Comparative Study of Energy Minimization Methods for Markov Random Fields. ECCV (2) 2006: 16-29William T. Freeman, Egon C. Pasztor, Owen T. Carmichael: Learning Low-Level Vision. International Journal of Computer Vision 40(1): 25-47 (2000)William T. Freeman, Thouis R. Jones, and Egon C. Pasztor, Example-based super-resolution, IEEE Computer Graphics and Applications, March/April, 2002
- 108. Related work and Resources(including those used to prepare the slides)Ford, L. R.; Fulkerson, D. R. (1956). "Maximal flow through a network". Canadian Journal of Mathematics 8: 399–404.Yuri Boykov, Vladimir Kolmogorov: An Experimental Comparison of Min-Cut/Max-Flow Algorithms for Energy Minimization in Vision. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 26(9): 1124-1137 (2004)Graph Cut code: http://www.cs.ucl.ac.uk/staff/V.Kolmogorov/software.htmlSébastien Roy, Ingemar J. Cox: A Maximum-Flow Formulation of the N-Camera Stereo Correspondence Problem. ICCV 1998: 492-502Hiroshi Ishikawa, Davi Geiger: Occlusions, Discontinuities, and Epipolar Lines in Stereo. ECCV (1) 1998: 232-248Victor S. Lempitsky, Yuri Boykov, Denis V. Ivanov: Oriented Visibility for Multiview Reconstruction. ECCV (3) 2006: 226-238Yuri Boykov and Victor Lempitsky: Form Photohulls to Photoflux Optimization. BMVC, Edinburgh, 2006
- 109. Related work and Resources(including those used to prepare the slides)Victor S. Lempitsky, Yuri Boykov: Global Optimization for Shape Fitting. CVPR 2007The Stanford 3D scanning repository, http://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/ Yuri Boykov, Marie-Pierre Jolly: Demonstration of Segmentation with Interactive Graph Cuts. ICCV 2001: 741Vladimir Kolmogorov, RaminZabih: What Energy Functions Can Be Minimized via Graph Cuts? IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 26(2): 147-159 (2004)Yuri Boykov, Olga Veksler, RaminZabih: Fast Approximate Energy Minimization via Graph Cuts. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 23(11): 1222-1239 (2001)ECCV 2006 Tutorial on Graph Cuts versus Level Sets: http://www.csd.uwo.ca/~yuri/Abstracts/eccv06-tutorial.htmlAseemAgarwala, Mira Dontcheva, ManeeshAgrawala, Steven M. Drucker, Alex Colburn, Brian Curless, David Salesin, Michael F. Cohen: Interactive digital photomontage. ACM Trans. Graph. 23(3): 294-302 (2004)