本文主要是介绍CVPR 2015 Oral概览 - 第二天上午，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
第二天上午两大主题：富有新意活力的图像与语言部分，以及在传统中更上层楼的多视几何。
D2-AM-A. Image and Language
【Show and Tell: A Neural Image Caption Generator】
看图说话：神经网络图像标题生成器
(Google)
输入图片，输出一句描述性语言。
训练：最大化训练集中，标定的文本的似然函数。
vision CNN + language RNN(recursive)
在machine translation中，最近的潮流是：不在单独翻译单词、对齐单词，而是直接最大化P(Target|Source)
源语言用RNN进行encode，而后再用另一个RNN进行decode。
本文用图像的CNN来代替第一部分。
【Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions】
用于生成图像描述的深度网络视觉语义对齐
(Li Fei-Fei)
输入图片，输出一句描述性语言。同时给出词组和图片区域的对应关系。
把训练集中标定的文本当做weak label，其中相邻的词组表示图片中的某一未知区域。
使用multimodal RNN，把图片作为输入，生成文本。
【Long-Term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description】
用于视觉识别和描述的长时RCNN
输入短视频，输出描述。三个特征：long term处理时序，recurrent处理文本，convolutional处理图像。
LSTM (long-short term memory)：一种时间递归神经网络。
【Image Specificity】
图像明晰度
specific：图片的主题明确程度。如果不同人给一张图片写说明，结果关键词非常类似，则说明specificity高。
可以用在图像搜索中：
如果图像主题明确，则图像和搜索词的相似度很高，才能认为“命中”；如果图像主题模糊，则较低的相似度，也可以返回“命中”。
分类使用SVR。主要贡献是提出了这个问题。
【Don't Just Listen, Use Your Imagination: Leveraging Visual Common Sense for Non-Visual Tasks】
别光听，还要想：利用视觉常识处理非视觉任务
利用视觉信息回答常识性问题。
一般的artificial agent系统搜索网络上的文本，来回答简单的常识性问题。
但有些问题网上没人讨论（可能太简单），有些难以用语句描述，需要多层次推理。
正确答案D包含了推理：熊很危险->人需要危险应该远离->躲起来可以远离。
这样的问题实际已经超出了recognition范畴。
训练集：Abstract Scene Dataset，人工生成的剪贴画场景，包含文本描述。
对于一个填空问题，首先“想象”还原其对应的场景，而后推断填空内容。
这篇实际不涉及CV算法，但利用了图像的思想。
代码和数据库公开。
【Becoming the Expert - Interactive Multi-Class Machine Teaching】
成为专家 - 交互多类计算机教学
非常有趣的场景：计算机教人 machine teaching。
人在学习一类目标时，应该先学习有代表性的样本，之后学习较模糊微妙的样本。
本文的系统能够自动根据学习者每一次的分类正误，顺序给出教学样本。
用graph based semi-supervised learning给学生这个分类器建模。
每次给出的教学样本，应该能最大降低未来的分类误差。
最后一行为本文方法。这样本也够糊弄的...
D2-AM-B. Multiple View Geometry
【Reconstructing the World* in Six Days *(As Captured by the Yahoo 100 Million Image Dataset)】
六天重建世界
SFM(structure-from-motion)问题。亿量级图像，生成多个城市的多视角结构。
黑点为重建的三维结构，红点为相机位置。
基本方法：找出有交叠的图像，这些交叠图像组成connected component；而后找出全部数据中的connected component。
由于数据量极大，需要用基于streaming的结构（序列化方法）找出connected component：即每张图片只载入一次，在一段时间之后即被丢弃。
用iconic image表示一个connected component。随着遍历整个数据库，更新这些iconic image。
【Joint Vanishing Point Extraction and Tracking】
联合灭点提取和跟踪
(Luc Van Gool, ETH)
VP检测：找出场景中的消失点。三种颜色的线段对应三个消失点。
本文创新：从视频多帧中联合提取VP，不知道相机运动。
球面上的面片是离散化的VP位置，红色的深浅表示VP处于此位置的可能性。
和球面相交的四个平面是由摄像机位置计算出来的interpretation planes(?)。
借鉴多目标跟踪中的flow networks方法：不同帧中可能匹配的对有边相连。
网络的分割结果决定，是否属于同一个物体。（完全没懂）
【Robust Camera Location Estimation by Convex Programming】
鲁棒的凸规划估计摄像机位置
从多张2D图片回复3D结构。本文方法对outlier鲁棒。
全是数学。
【Efficient Globally Optimal Consensus Maximisation With Tree Search】
利用树搜索进行高效的全局一致性搜索
求解maximum consensus问题。
传统方法：挑几个，试一试，不能达到最优。
全局方法：太慢。
本文提供一种高效的全局方法。使用A*搜索。
【R6P - Rolling Shutter Absolute Camera Pose】
卷帘快门估计照相机姿态
absolute pose：从多张照片恢复拍照时的相机姿态。
rolling shutter: 各个感光元件不同时曝光。当相机运动时，会造成图像变形。
大多数消费级照相机、手机都是用CMOS传感器，而CMOS传感器使用的就是rolling shutter。
使用这样的图像恢复照相机姿态时，会受到干扰。本文使用解决这类问题。
【Building Proteins in a Day: Efficient 3D Molecular Reconstruction】
一天重建蛋白质结构
从一系列高噪声、未对齐的2D投影（particle images），重建一个高解析度的3D结构。
使用统计优化方法。用约1小时生成粗糙模型，再利用一个importance sampling方法大大提高生成精密结构的速度。
这篇关于CVPR 2015 Oral概览 - 第二天上午的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
