Paper Review - Evaluation of Features for Leaf Classification in Challenging Conditions

이 포스트에서는 2015년 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision 에 실린 “Evaluation of Features for Leaf Classification in Challenging Conditions” 논문에 대해 살펴보겠습니다.

Key Point

  • examine the robustness of a range of features to a variety of condition variations including: translation, scaling, rotation, occlusion and shadowing
  • combined ConvNet features and HCFs

Dataset

  1. Flavia dataset[2]
    • 1,907개의 잎사귀 이미지가 포함되어 있음
    • 32개의 식물 종으로 구성되며, 각각의 식물 종당 약 50개의 이미지가 포함됨

Approach & Model

  1. Base Network로 CaffeNet을 사용해서 ConvNet feature로 사용함
  2. 기존에 사용된 Hand-Crafted shape and statistical features 중, scale 변화에 강인한 특징들을 골라서 ScaleRobust HCFs로 구성함
출처: www.semanticscholar.org
  1. ConvNet feature와 ScaleRobust HCFs를 Random Forest Classifier를 이용해서 분류처리함
출처: www.semanticscholar.org

Experiments

  1. 기존의 특징들(HCF, HoCS, 등)을 이용한 분류 방법과, ConvNet + ScaleRobust HCFs 와의 비교 분석을 수행함
    • 이 때, 모델들의 강인함(Robustness) 정도를 측정하기 위해서, 테스트 데이터에 대해 다양한 조건(translation, scaling, rotation, occlustion 등등)들을 설정해서 실험함
출처: www.semanticscholar.org
출처: www.semanticscholar.org
출처: www.semanticscholar.org
출처: www.semanticscholar.org
출처: www.semanticscholar.org
출처: www.semanticscholar.org

References

[1] Evaluation of Features for Leaf Classification in Challenging Conditions, 2015 [paper]
[2] Flavia leaf Dataset [site]