Categorização Fina para Compreensão de Cena 3D

A categorização fina de classes de objetos está recebendo atenção crescente, pois promete automatizar tarefas de classificação que são difíceis até para humanos, como a distinção entre diferentes espécies de animais. Neste artigo, consideramos a categorização fina por uma razão diferente: seguindo a intuição de que categorias finas codificam informações métricas, nosso objetivo é gerar restrições métricas a partir de previsões de categorias finas, para o benefício da compreensão de cena 3D. Para isso, propomos dois métodos inovadores para classificação fina, ambos baseados em informações de partes, além de um novo conjunto de dados de categorias finas de tipos de carros. Demonstramos desempenho superior de nossos métodos em relação a classificadores de última geração e mostramos os primeiros resultados promissores para estimar a profundidade de objetos a partir de previsões de categorias finas com uma câmera monocular. 1