MirBot：一个使用卷积神经网络的智能手机协同物体识别系统
计算机视觉与模式识别
2020-06-05 v3
摘要
MirBot 是一款智能手机协同应用，允许用户执行物体识别。该应用可用于拍摄物体照片，选取感兴趣区域，并通过使用从卷积神经网络（CNN）提取的特征进行相似性搜索，以获得最可能的类别（如狗、椅子等）。用户可以对系统提供的答案进行验证，从而改善未来查询的结果。所有图像均与一系列元数据一同存储，从而构建了一个以 WordNet 本体中的 synset 标识符标注的多模态增量数据集。得益于用户的反馈，该数据集不断增长，并公开用于研究。本文详细介绍了 MirBot 物体识别系统，分析了其使用超过四年收集到的统计数据，描述了图像分类方法，并使用手工特征、卷积神经编码以及不同的迁移学习技术进行了详尽的评估。在比较了多种模型与变换方法后，结果表明尽管新类别数量不断增加，CNN 特征仍使 MirBot 的准确率保持恒定。该应用已在 Apple 和 Google Play 商店免费提供。
引用
@article{arxiv.1706.02889,
title = {MirBot: A collaborative object recognition system for smartphones using convolutional neural networks},
author = {Antonio Pertusa and Antonio-Javier Gallego and Marisa Bernabeu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.02889},
year = {2020}
}
备注
Accepted in Neurocomputing, 2018