203 research outputs found
ReproducedPapers.org: Openly Teaching and Structuring Machine Learning Reproducibility
No full textWe present ReproducedPapers.org : an open online repository for teaching and structuring machine learning reproducibility. We evaluate doing a reproduction project among students and the added value of an online reproduction repository among AI researchers. We use anonymous self-assessment surveys and obtained 144 responses. Results suggest that students who do a reproduction project place more value on scientific reproductions and become more critical thinkers. Students and AI researchers agree that our online reproduction repository is valuable.Green Open Access added to TU Delft Institutional Repository ‘You share, we take care!’ – Taverne project https://www.openaccess.nl/en/you-share-we-take-care Otherwise as indicated in the copyright section: the publisher is the copyright holder of this work and the author uses the Dutch legislation to make this work public.Pattern Recognition and BioinformaticsMultimedia ComputingComputer Science & Engineering-Teaching TeamInteractive IntelligenceSoftware EngineeringEmbedded SystemsCyber SecurityAlgorithmic
A Root-to-Leaf Algorithm Computing the Tree of Shapes of an Image
No full textInternational audienceWe propose an algorithm computing the tree of shapes of an image, a unified variation of the component trees, proceeding from the root to the leaf shapes in a recursive fashion. It proceeds differently from existing algorithms that start from leaves, which are regional extrema of intensity, and build the intermediate shapes up to the root, which is the whole image. The advantage of the proposed method is a simpler, clearer, and more concise implementation, together with a more favorable running time on natural images. For integer-valued images, the complexity is proportional to the total variation, which is the memory size of the output tree, which makes the algorithm optimal
Quasi-Euclidean Epipolar Rectification
No full textInternational audienceThe binocular stereo pipeline performs the following task: from a pair of images of a scene captured by two cameras (or the same one) at different positions, compute the distance map to one camera. Under particular conditions (called the rectified case) corresponding points are at same ordinate in both images and the distance is the inverse of an affine transform (whose coefficients depend on camera parameters) of the abscissa difference, called the disparity. In general, the output is simply the disparity map. If the cameras satisfy the pinhole model assumption, an adequately chosen combination of rotations and adjustment of cameras' internal parameters yield the rectified case. This amounts to applying homographies to the images. Finding and applying these homographies is called epipolar rectification. The input is a discrete set of corresponding points in images. Since there are more degrees of freedom than constraints, several methods exist, each trying to minimize the change applied to images according to its own measure. One method to achieve this and more discussion can be found in this book. The method of reference 2, expanded in reference 3, assumes both cameras are the same (thus they must have the same size) but only partial knowledge of camera's internal parameters (uncalibrated case): square pixels, unknown focal length and principal point at image center. It then simulates appropriate pure rotations of each view, which can be done when the correct focal length is estimated
Numerical Analysis in Econom(etr)ic Softwares: the Data-Memory Shortage Management
No full textThe econometricians and the economic modelers have to know and use numerical analysis not only to have a good understanding of their results, but sometimes to built their own tools. The increasing tendency to the use of large-scale models leads the softwares to reach the limit of the saturation of the Data-Memory. In this paper, we present an intuitive procedure DMT - i.e. Disk-Matrix Technique - which could help econom(etr)ic software developers to correct the problem of the data-memory shortage during the building of their own software.Algorithms ; Numerical Analysis ; Econom(etr)ic Softwares ; Operating System ; Data-Memory ; Data Storage
Discrete optimization and stability index apply on stereoscopy into a road context
No full textLes tâches réalisées en traitement d'image tendent à devenir de plus en plus complexes. Par exemple, dans le contexte routier, les systèmes d'aide à la conduite, (Advanced driver-assistance systems), visent à une automatisation complète de la tâche de conduite. L’évaluation de la fiabilité représente un enjeu important pour ce type d’application. Face à la difficulté des tâches à réaliser, les chaînes de traitements sont souvent divisées en de nombreuses étapes de calculs de sorte qu'il est difficile de caractériser les sorties de la chaîne en fonction des perturbations des entrées. Les étapes du traitement consistent le plus souvent en des problèmes formulés comme la minimisation d'une énergie. Cette énergie est généralement difficile à optimiser, ce qui nécessite la mise en œuvre de méthodes d’optimisation adaptées. Dans cette thèse, nous cherchons à caractériser la solution d’un traitement à partir des calculs réalisés au cours de l’étape d'optimisation. Cette approche nous a permis de proposer des indices de stabilité de la solution dans le cadre de deux méthodes d’optimisation discrètes : la coupure de graphe et la programmation dynamique. Tout d’abord, nous nous sommes intéressés au problème de la reconstruction stéréoscopique en contexte routier et au dé-bruitage, dans le cadre de l’optimisation par coupure de graphe. Les modèles issus de l’interprétation bayésienne amènent à optimiser des énergies qui ne peuvent pas être traitées avec les schémas d’optimisation classiques par fusion binaire. Nous avons proposé un schéma adapté qui met en jeu des fusions binaires par expansion et par saut. L’application de ce schéma aux problèmes de la reconstruction stéréoscopique et au dé-bruitage, nous a permis d’obtenir des solutions possédant les caractéristiques que nous recherchions : des contours d’objets nets et des dégradés progressifs dans les zones homogènes. Ensuite, dans le contexte de la programmation dynamique, nous avons réinterprété l’a priori mis en jeu dans la méthode de reconstruction Semi-Global Matching ainsi que certaines de ses variantes. Nous avons proposé d’ajouter un paramètre à ces méthodes afin de modifier les directions privilégiées par l’a priori. Enfin, nous avons proposé des indices de stabilité de la solution dans le cadre de la coupure de graphe et de la programmation dynamique. La prise en compte de ces indices, dans une étape de raffinement des solutions, permet une amélioration des résultatsProblems solved by image processing tend to be more and more complex. For instance, in road context, ADAS (Advanced driver-assistance systems) aim to a completely automatic diving tack. Evaluating system reliability is an important challenge in that case. These tasks being hard to perform, processing chains are often divide in numerous processing steps. As a consequence, characterizing the output using the input of the chain is not obvious. Most of the time, image processing steps are formulate as an energy minimization. These energies are often hard to minimize and need to apply suitable optimization methods. In this thesis, we aim to characterize the solution during the optimization step. Using this approach, we proposed stability index with two discrete optimization methods : graph-cut and dynamic optimization. First, we focused on stereoscopic reconstruction problem in road context and on denoising problem using graph-cut. Models obtained by Bayesian interpretation lead to optimize energies witch cannot be handled by classical binary fusion optimization scheme. We proposed a suitable scheme composed of fusion by expansion and fusions by step. When this scheme is apply to stereoscopic reconstruction and denoising, obtained solution have the wanted characteristics : sharp edges and shading in homogeneous areas. Next, in dynamic programming context, we reinterpreted the prior used in Semi-Global Matching (SGM) stereoscopic reconstruction method and in some of its variants. We proposed an additional parameter in order to modify the favored direction in the prior. At last, we proposed stability index of the solution in graph-cut and dynamic programing context. Using this index in a solution refinement step shows improvement
Towards high precision internal camera calibration
No full textCette thèse se concentre sur le sujet de la calibration de la camera interne et, en particulier, sur les aspects de haute précision. On suit et examine deux fils principaux: la correction d'une aberration chromatique de lentille et l'estimation des paramètres intrinsèques de la caméra. Pour la problème de l'aberration chromatique, on suit un chemin de post-traitement numérique de l'image, afin de se débarrasser des artefacts de couleur provoqués par le phénomène de dispersion du système d'objectif de la caméra, ce qui produit une désalignement perceptible des canaux couleur. Dans ce contexte, l'idée principale est de trouver un modèle de correction plus général pour réaligner les canaux de couleur que ce qui est couramment utilisé - différentes variantes du polynôme radial. Celui-ci ne peut pas être suffisamment général pour assurer la correction précise pour tous les types de caméras. En combinaison avec une détection précise des points clés, la correction la plus précise de l'aberration chromatique est obtenue en utilisant un modèle polynomial qui est capable de capter la nature physique du décalage des canaux couleur. Notre détection de points clés donne une précision allant jusqu'à 0,05 pixels, et nos expériences montrent sa grande résistance au bruit et au flou. Notre méthode de correction de l’aberration, par opposition aux logiciels existants, montre une géométrique résiduelle inférieure à 0,1 pixels, ce qui est la limite de la perception de la vision humaine. En ce qui concerne l'estimation des paramètres intrinsèques de la caméra, la question est de savoir comment éviter la compensation d'erreur résiduelle qui est inhérent aux méthodes globales d'étalonnage, dont le principe fondamental consiste à estimer tous les paramètres de la caméra ensemble - l'ajustement de faisceaux. Détacher les estimations de la distorsion de la caméra et des paramètres intrinsèques devient possible lorsque la distorsion est compensée séparément. Cela peut se faire au moyen de la harpe d'étalonnage, récemment développée, qui calcule le champ de distorsion en utilisant la mesure de la rectitude de cordes tendues dans différentes orientations. Une autre difficulté, étant donnée une image déjà corrigée de la distorsion, est de savoir comment éliminer un biais perspectif. Ce biais dû à la perspective est présent quand on utilise les centres de cibles circulaires comme points clés, et il s'amplifie avec l'augmentation de l'angle de vue. Afin d'éviter la modélisation de chaque cercle par une fonction conique, nous intégrons plutôt fonction de transformation affine conique dans la procédure de minimisation pour l'estimation de l'homographie. Nos expériences montrent que l'élimination séparée de la distorsion et la correction du biais perspectif sont efficaces et plus stables pour l'estimation des paramètres intrinsèques de la caméra que la méthode d'étalonnage globaleThis dissertation focuses on internal camera calibration and, especially, on its high-precision aspects. Two main threads are followed and examined: lens chromatic aberration correction and estimation of camera intrinsic parameters. For the chromatic aberration problem, we follow a path of digital post-processing of the image in order to get rid from the color artefacts caused by dispersion phenomena of the camera lens system, leading to a noticeable color channels misalignment. In this context, the main idea is to search for a more general correction model to realign color channels than what is commonly used - different variations of radial polynomial. The latter may not be general enough to ensure stable correction for all types of cameras. Combined with an accurate detection of pattern keypoints, the most precise chromatic aberration correction is achieved by using a polynomial model, which is able to capture physical nature of color channels misalignment. Our keypoint detection yields an accuracy up to 0.05 pixels, and our experiments show its high resistance to noise and blur. Our aberration correction method, as opposed to existing software, demonstrates a final geometrical residual of less than 0.1 pixels, which is at the limit of perception by human vision. When referring to camera intrinsics calculation, the question is how to avoid residual error compensation which is inherent for global calibration methods, the main principle of which is to estimate all camera parameters simultaneously - the bundle adjustment. Detachment of the lens distortion from camera intrinsics becomes possible when the former is compensated separately, in advance. This can be done by means of the recently developed calibration harp, which captures distortion field by using the straightness measure of tightened strings in different orientations. Another difficulty, given a distortion-compensated calibration image, is how to eliminate a perspective bias. The perspective bias occurs when using centers of circular targets as keypoints, and it gets more amplified with increase of view angle. In order to avoid modelling each circle by a conic function, we rather incorporate conic affine transformation function into the minimization procedure for homography estimation. Our experiments show that separate elimination of distortion and perspective bias is effective and more stable for camera's intrinsics estimation than global calibration metho
Améliorer la reconstruction 3D avec les méthodes de RanSaC adaptatives et une génération de données semi-artificielle
No full textLa recherche sur les estimateurs robustes pour la reconstruction stéréo 3D est compliquée par la difficulté d’obtention de données précises pour évaluer les méthodes. La littérature sur ce sujet propose un certain nombre d’algorithmes de type RanSaC qui sont comparés les uns aux autres en utilisant soit des données entièrement artificielles, soit des données réelles estimées ce qui conduit à des conclusions peu fiables. Les travaux récents se concentrent sur les méthodes qui n’utilisent pas de seuils définis par l’utilisateur. Pour comparer efficacement ces nouveaux algorithmes, nous proposons une nouvelle méthode d’analyse. Notre première contribution est une méthode de génération de données qui s’appuie sur des données réelles pour obtenir un modèle et une distribution réalistes des données afin de créer des benchmark fiables. Nous avons ensuite utilisé cette méthode pour comparer les algorithmes adaptatifs les plus récentes sur une variété de problèmes de reconstruction stéréo et obtenir un aperçu des capacités de chaque algorithme. Sur la base de cette analyse, nous avons essayé d’améliorer ColMap en utilisant des méthodes adaptatives. Enfin, nous fournissons la base de code complète utilisée pour générer les benchmarks, avec toutes les méthodes testées dans un framework unifié. Cela inclut une implémentation d’un algorithme utilisant le Test de Rapport de Vraisemblance qui n’avait pas été mise à disposition par les auteurs originauxResearch around Robust Estimator in the context of 3D Stereo Reconstruction is complicated by the difficulty to obtain reliable Ground Truth data. The literature around this subject proposes a number of RanSaC like algorithms that are compared to each other using either fully artificial data or estimated real data which leads to unreliable conclusions. Recent work focuses on methods that do not use user-defined thresholds which require strong hypothesis on the data distribution. To efficiently compare this new methods we propose a new benchmarking solution that will help leveraging recent work to improve the State of the Art. Our first contribution is a novel data generation method that relies on real data to obtain a realistic model and distribution of data points to create reliable benchmarks with precise metrics. We then used this method to compare most recent adaptative methods on a variety of Multi-View Stereo (MVS) and Structure-from-Motion(SfM) problems and obtain insight in the capabilities of each algorithm. Using these conclusions, we tried to improve ColMap using user-set-threshold-free methods. Finally, we provide the complete code base used to generate the benchmarks, with all tested methodsin a unified framework. This includes an implementation of an algorithm making use of Likelihood Ratio Tests which had not been made available by the original author
Optimization techniques for image registration applied to remote sensing
No full textDans le contexte de la vision par ordinateur cette thèse étudie le problème d’appariement d’images dans le cadre de la télédétection pour la géologie. Plus précisément, nous disposons dans ce travail de deux images de la même scène géographique, mais acquises à partir de deux points de vue différents et éventuellement à un autre moment. La tâche d’appariement est d'associer à chaque pixel de la première image un pixel de la seconde image.Bien que ce problème soit relativement facile pour les êtres humains, il reste difficile à résoudre par un ordinateur. De nombreuses approches pour traiter cette tâche ont été proposées. Les techniques les plus prometteuses formulent la tâche comme un problème d'optimisation numérique. Malheureusement, le nombre d'inconnues ainsi que la nature de la fonction à optimiser rendent ce problème extrêmement difficile à résoudre. Cette thèse étudie deux approches avec un schéma multi-échelle pour résoudre le problème numérique sous-jacentThis thesis studies the computer vision problem of image registration in the context of geological remote sensing surveys. More precisely we dispose in this work of two images picturing the same geographical scene but acquired from two different view points and possibly at a different time. The task of registration is to associate to each pixel of the first image its counterpart in the second image.While this problem is relatively easy for human-beings, it remains an open problem to solve it with a computer. Numerous approaches to address this task have been proposed. The most promising techniques formulate the task as a numerical optimization problem. Unfortunately, the number of unknowns along with the nature of the objective function make the optimization problem extremely difficult to solve. This thesis investigates two approaches along with a coarsening scheme to solve the underlying numerical proble
Extraction of the Level Lines of a Bilinear Image
No full textInternational audienceWe detail precisely an algorithm for the extraction of the level lines of a bilinear image, which is a continuous function interpolating bilinearly a discrete image. If we discard the levels of the discrete image, where topological difficulties arise, a level line is a concatenation of branches of hyperbolas. The algorithm tracks these branches and provides a sampling of the level lines in the form of closed polygons. If the level line contains a saddle point, the hyperbola degenerates to orthogonal segments, where an arbitrary but consistent choice is adopted for the tracking at the bifurcation. In any case, the extracted polygons are disjoint and enclose a bounded region. This allows to order the level lines in an enclosure tree hierarchy, which may be used for a variety of filters. Recovering this tree is a simple post-processing of the extraction algorithm. Source Code The ANSI C++ 03 implementation of the code that we provide is the one which has been peer reviewed and accepted by IPOL. The source code, the code documentation, and the online demo are accessible at the IPOL web page of the article 1. Compilation and usage instructions are included in the README.txt file of the archive. The code is sensibly the same as the one used for computing the mean curvature map of an image [5]. The demo just outputs the level lines and their hierarchy
- …
