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Reflectance Adaptive Filtering Improves Intrinsic Image Estimation
Separating an image into reflectance and shading layers poses a challenge for
learning approaches because no large corpus of precise and realistic ground
truth decompositions exists. The Intrinsic Images in the Wild~(IIW) dataset
provides a sparse set of relative human reflectance judgments, which serves as
a standard benchmark for intrinsic images. A number of methods use IIW to learn
statistical dependencies between the images and their reflectance layer.
Although learning plays an important role for high performance, we show that a
standard signal processing technique achieves performance on par with current
state-of-the-art. We propose a loss function for CNN learning of dense
reflectance predictions. Our results show a simple pixel-wise decision, without
any context or prior knowledge, is sufficient to provide a strong baseline on
IIW. This sets a competitive baseline which only two other approaches surpass.
We then develop a joint bilateral filtering method that implements strong prior
knowledge about reflectance constancy. This filtering operation can be applied
to any intrinsic image algorithm and we improve several previous results
achieving a new state-of-the-art on IIW. Our findings suggest that the effect
of learning-based approaches may have been over-estimated so far. Explicit
prior knowledge is still at least as important to obtain high performance in
intrinsic image decompositions.Comment: CVPR 201
Deep Directional Statistics: Pose Estimation with Uncertainty Quantification
Modern deep learning systems successfully solve many perception tasks such as
object pose estimation when the input image is of high quality. However, in
challenging imaging conditions such as on low-resolution images or when the
image is corrupted by imaging artifacts, current systems degrade considerably
in accuracy. While a loss in performance is unavoidable, we would like our
models to quantify their uncertainty in order to achieve robustness against
images of varying quality. Probabilistic deep learning models combine the
expressive power of deep learning with uncertainty quantification. In this
paper, we propose a novel probabilistic deep learning model for the task of
angular regression. Our model uses von Mises distributions to predict a
distribution over object pose angle. Whereas a single von Mises distribution is
making strong assumptions about the shape of the distribution, we extend the
basic model to predict a mixture of von Mises distributions. We show how to
learn a mixture model using a finite and infinite number of mixture components.
Our model allows for likelihood-based training and efficient inference at test
time. We demonstrate on a number of challenging pose estimation datasets that
our model produces calibrated probability predictions and competitive or
superior point estimates compared to the current state-of-the-art
Semantic Video CNNs through Representation Warping
In this work, we propose a technique to convert CNN models for semantic
segmentation of static images into CNNs for video data. We describe a warping
method that can be used to augment existing architectures with very little
extra computational cost. This module is called NetWarp and we demonstrate its
use for a range of network architectures. The main design principle is to use
optical flow of adjacent frames for warping internal network representations
across time. A key insight of this work is that fast optical flow methods can
be combined with many different CNN architectures for improved performance and
end-to-end training. Experiments validate that the proposed approach incurs
only little extra computational cost, while improving performance, when video
streams are available. We achieve new state-of-the-art results on the CamVid
and Cityscapes benchmark datasets and show consistent improvements over
different baseline networks. Our code and models will be available at
http://segmentation.is.tue.mpg.deComment: ICCV 201
Learning Sparse High Dimensional Filters: Image Filtering, Dense CRFs and Bilateral Neural Networks
Bilateral filters have wide spread use due to their edge-preserving
properties. The common use case is to manually choose a parametric filter type,
usually a Gaussian filter. In this paper, we will generalize the
parametrization and in particular derive a gradient descent algorithm so the
filter parameters can be learned from data. This derivation allows to learn
high dimensional linear filters that operate in sparsely populated feature
spaces. We build on the permutohedral lattice construction for efficient
filtering. The ability to learn more general forms of high-dimensional filters
can be used in several diverse applications. First, we demonstrate the use in
applications where single filter applications are desired for runtime reasons.
Further, we show how this algorithm can be used to learn the pairwise
potentials in densely connected conditional random fields and apply these to
different image segmentation tasks. Finally, we introduce layers of bilateral
filters in CNNs and propose bilateral neural networks for the use of
high-dimensional sparse data. This view provides new ways to encode model
structure into network architectures. A diverse set of experiments empirically
validates the usage of general forms of filters
Video Propagation Networks
We propose a technique that propagates information forward through video
data. The method is conceptually simple and can be applied to tasks that
require the propagation of structured information, such as semantic labels,
based on video content. We propose a 'Video Propagation Network' that processes
video frames in an adaptive manner. The model is applied online: it propagates
information forward without the need to access future frames. In particular we
combine two components, a temporal bilateral network for dense and video
adaptive filtering, followed by a spatial network to refine features and
increased flexibility. We present experiments on video object segmentation and
semantic video segmentation and show increased performance comparing to the
best previous task-specific methods, while having favorable runtime.
Additionally we demonstrate our approach on an example regression task of color
propagation in a grayscale video.Comment: Appearing in Computer Vision and Pattern Recognition, 2017 (CVPR'17
Multi-View Priors for Learning Detectors from Sparse Viewpoint Data
While the majority of today's object class models provide only 2D bounding
boxes, far richer output hypotheses are desirable including viewpoint,
fine-grained category, and 3D geometry estimate. However, models trained to
provide richer output require larger amounts of training data, preferably well
covering the relevant aspects such as viewpoint and fine-grained categories. In
this paper, we address this issue from the perspective of transfer learning,
and design an object class model that explicitly leverages correlations between
visual features. Specifically, our model represents prior distributions over
permissible multi-view detectors in a parametric way -- the priors are learned
once from training data of a source object class, and can later be used to
facilitate the learning of a detector for a target class. As we show in our
experiments, this transfer is not only beneficial for detectors based on
basic-level category representations, but also enables the robust learning of
detectors that represent classes at finer levels of granularity, where training
data is typically even scarcer and more unbalanced. As a result, we report
largely improved performance in simultaneous 2D object localization and
viewpoint estimation on a recent dataset of challenging street scenes.Comment: 13 pages, 7 figures, 4 tables, International Conference on Learning
Representations 201
Volksmusik und Recht im frühneuzeitlichen Mecklenburg
Zwischen dem 16. und 19. Jahrhundert beeinflusste der Staat das Musikleben in den mecklenburgischen Herzogtümern, indem er kulturelle Ereignisse durch Auferlegung von Ordnungen regelte und Privilegien in Bezug auf musikalische Aufwartungen gewährte. Es gibt Versuche, die übermäßigen Kosten öffentlicher Veranstaltungen zu reduzieren, unmoralische Verhaltensweisen einzudämmen, die Heiligkeit der Feiertage zu wahren und bestimmte traditionelle Ereignisse wie die Fastnacht und Heischegänge zu unterdrücken. Im 17. Jahrhundert verschwand die Autonomie der offenen Landschaft mit der Privilegierung ausgebildeter Stadtmusikanten in allen mecklenburgischen Ämtern. Diese Privilegien ermöglichten es einem Musiker, in einem bestimmten Verwaltungsbereich ein Monopol zu errichten. Das Eindringen von Stadtmusikanten in die ländliche Sphäre veränderte die traditionelle Musik
Triple oxygen (16O, 17O, 18O) and carbon (12C, 13C) isotope variations in bioapatite of small mammals – new insights concerning the reconstruction of palaeo‐CO2 concentrations and palaeotemperatures
Die Verhältnisse der stabilen Isotope des Sauerstoffs (16O, 17O, 18O) und des Kohlenstoffs (12C, 13C) im biogenen Apatit des Zahn- und Knochenmaterials von Säugetieren lassen Rückschlüsse auf die Isotopie der entsprechenden Sauerstoff- und Kohlenstoffquellen zu. Die Isotopenverhältnisse dieser Quellen (z.B. Trinkwasser, Luftsauerstoff, Nahrung) sind an bestimmte Umwelt- und Klimabedingungen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, CO2-Konzentration, Bioproduktivität, Art der Vegetation, Grad der Vegetationsdichte etc. geknüpft. Bestimmt man die Sauerstoff- und Kohlensoffisotopenverhältnisse in diagenetisch unalteriertem fossilem Säugetiermaterial können Aussagen über solche Klima- und Umweltparameter weit in die Erdgeschichte zurück getroffen werden. Darüber hinaus ist es möglich Informationen über Lebensweise und Verhalten der untersuchten Taxa, wie z.B. Wanderverhalten, Geburtensaisonalität, Trinkverhalten, Nahrungspräferenzen, Ressourcenteilung und Habitatnutzung zu erlangen.
Seit dem Beginn der Forschungen auf diesem Gebiet in der 70er und 80er Jahren des 20. Jahrhunderts ist eine große Zahl von Studien erschienen, welche sich der Untersuchung der Sauerstoff- und Kohlenstoffisotopie (18O/16O, 13C/12C) des Zahn- und Knochenmaterials rezenter und fossiler (vorwiegend großer) Säugetiere zu diesen Zwecken widmen. Noch keine zwei Jahrzehnte ist es her, dass erkannt wurde, das troposphärischer Sauerstoff eine anomale 3-O-Isotopenzusammensetzung (17O/16O, 18O/16O) besitzt, die signifikant von fast allen anderen terrestrischen Materialien abweicht. Diese wird in Folge von nicht massenabhängiger Fraktionierung durch photochemische Prozesse in der Stratosphäre hervorgerufen und durch Gasaustausch in die Troposphäre übertragen. Die Magnitude dieser Sauerstoffisotopenanomalie ist eine Funktion der atmosphärischen CO2-Konzentration, sowie der globalen Bioproduktivität. Kann die 3-O-Isotopie des Luftsauerstoffs zu vergangenen Zeitpunkten in der Erdgeschichte rekonstruiert werden, lässt dies somit auch Rückschlüsse auf die entsprechende CO2-Konzentration bzw. die globale Bioproduktivität zu. Geologische Archive die dies ermöglichen sind jedoch kaum vorhanden.
Da für Säugetiere der eingeatmete Luftsauerstoff neben Trinkwasser und freiem Wasser in der Nahrung zu den wichtigsten Sauerstoffquellen zählt, ist biogener Apatit rezenter und fossiler Säugetiere eines der wenigen möglichen Materialien die das Potential haben, ein solches Archiv darzustellen.
Die vorliegende Arbeit untersucht die Variation der 3-O-Isotopenzusammensetzung im Bioapatit rezenter Säugetiere, sowie deren Bedeutung als neuen Proxy zur paläo-CO2-Rekonstruktion und als Indikator für diagenetisch alteriertes Skelettmaterial. Desweiteren werden zwischenartliche, innerartliche und intraindividuelle Variationen der Sauerstoff- und Kohlenstoffisotopie im Bioapatit rezenter Nagetiere untersucht um eine bessere Interpretationsgrundlage für entsprechende Analysedaten fossiler Vertreter dieser größten Ordnung der Säugetiere herzustellen.
Kapitel 2 beschäftigt sich mit der Frage, ob die anomale Isotopensignatur troposphärischen Sauerstoffs als Indikator für diagenetische Alteration des Zahn- und Knochenmaterial von fossilen Säugern genutzt werden kann. Hierzu wurde die 3-O-Isotopie von Zahnschmelz, Dentin und in geringem Umfang auch Knochenmaterial von einzelnen Individuen känozoischer Nagetiere separat analysiert. Während alle Zahnschmelzproben eine deutliche Sauerstoffisotopenanomalie aufweisen, welche in einer Größenordnung liegt die für diagenetisch unalterierten Bioapatit kleiner Säugetiere zu erwarten wäre, zeigen alle Dentinproben eine deutlich niedrigere bis gar keine Anomalie, was auf Isotopenaustausch mit diagenetischen Fluiden hindeutet.
In Kapitel 3 werden die Variationen der anomalen Isotopensignatur troposphärischen Sauerstoffs im Skelettmaterial von rezenten Säugetieren evaluiert. Dies geschieht anhand zweier voneinander unabhängiger Ansätze: 1. durch 3-O-Isotopenanalyse von rezentem Bioapatit und 2. durch ein detailliertes Massenbilanzmodell. Da der Anteil des veratmeten Luftsauerstoffs im Verhältnis zu den weiteren Sauerstoffquellen in erster Linie von der spezifischen metabolischen Rate abhängt, die weitgehend mit dem Körpergewicht skalierbar ist, wurden Arten aus einem möglichst großen Körpergewichtsbereich von wenigen g bis zu einigen tausend kg untersucht. Es zeigte sich, dass das anomale Isotopensignal mit sinkender Körpermasse zunimmt. Auf Basis der daraus gewonnenen Erkenntnisse wurde versucht die Magnitude der anomalen Sauerstoffisotopensignatur in der Troposphäre zu verschiedenen Zeitpunkten im Känozoikum durch 3-O-Isotopenanalyse von eozänem, oligozänem und miozänem Zahnschmelzmaterial von Nagetieren zu bestimmen um daraus Erkenntnisse über die entsprechenden CO2-Konzentrationen zu erhalten. Das theoretische Massenbilanzmodell stimmt gut mit den analytisch gewonnenen Daten überein, beide zeigen eine Vergrößerung der 3-O-Isotopenanomalie im Bioapatit mit sinkender Körpermasse. Die rekonstruierten CO2-Konzentrationen stimmen generell mit vorhandenen Daten diverser Proxies überein, jedoch erlaubt der assoziierte Fehler es nicht, CO2-Schwankungen im Bereich von wenigen 100 ppm aufzulösen.
An der Grenze von Paläozän zu Eozän fand eine der einschneidendsten Umwelt- und Klimaveränderungen des Känozoikums statt, welche ihren Höhepunkt im sogenannten “Palaeocene Eocene Thermal Maximum” (PETM) hatte. Dieses war verbunden mit einer globalen negativen Kohlenstoffisotopenexkursion (CIE), deren Quelle bis heute kontrovers diskutiert wird. Kapitel 4 beschäftigt sich mit den Temperaturschwankungen und Veränderungen der CO2-Konzentration im Übergangsbereich dieser beiden Zeitalter. Dies geschieht anhand einer diesen Zeitabschnitt umspannenden Probenserie von Zahnschmelz der Säugetiergattung Ectocion aus dem Clarks Fork Basin (Wyoming, USA). Die rekonstruierten Temperaturschwankungen stimmen gut mit bereits vorhandenen Studien des 18O/16O Verhältnisses an biogenem Apatit aus diesem Zeitintervall überein. Die aus der 3-O-Isotopenzusammensetzung rekonstruierten CO2-Konzentration deuten darauf hin, dass auch während des Temperaturmaximums an der Paläozän-Eozän Grenze ein Wert von 1550 ppm nicht überschritten wurde, was auf die Dissoziierung von marinem Methanhydrat als Hauptquelle der CIE hinweist.
Kapitel 5 untersucht die zwischenartlichen, innerartlichen und intraindividuellen Variationen der Karbonatsauerstoff-, Phosphatsauerstoff- und Kohlenstoffisotopie sieben verschiedener Nagetierarten anhand von Proben aus Eulengewöllen eines einzelnen Fundortes. Die Ergebnisse werden mit ähnlichen Studien an Großsäugern verglichen, und es werden Schlüsse zum Umgang mit Probenmaterial kleiner Säugetiere bei der Verwendung zur Paläoklimarekonstruktion mittels stabiler Isotope gezogen. Die Variabilität der Sauerstoff- und Kohlenstoffisotopie der untersuchten Zähne und Knochen ist nicht höher als die vieler Großsäuger, was die Relevanz der im Fossilbericht viel häufigeren Nagetiere für derartige Studien unterstützt. Jedoch sollte strikt darauf geachtet werden, dass auf Rezentmaterial basierende Bioapatit-Temperatur-Kalibrationen exakt auf dem gleichen Skelettelement beruhen welches auch als Fossilmaterial untersucht wird, da durch die unterschiedliche Mineralisierungsintervalle verschiedener Zähne und Knochen deutliche Unterschiede in den entsprechenden Isotopenzusammensetzungen, insbesondere in der des Sauerstoffs beobachtet werden konnten
Open Microwave Systems: Tunneling, Correlations and Time-Dependent Variations
In this thesis three possibilities of external influences in wave mechanical systems are analyzed. In all three cases I used microwave devices to study quantum mechanical systems. The first analyzed property is the decay rate from states in so-called regular islands in a billiard system to the chaotic sea. Afterwards I characterize the influence of open decay channels in transport through chaotic wave systems. The last topic is the introduction of a time-dependently changed microwave device.
In the first chapter the decay of a wave function from one classically isolated phase space region to another is analyzed. The main interest lies on the influence of additional states corresponding to the same original phase space region. I will show that these states can lead to an enhancement of the decay rate. The decay rates are measured via an indirect absorption process, leading to an increase of the corresponding resonance widths. Alternatively to mode depending width properties, which were typically analyzed in numerical calculations, a parameter depending variation of the system is introduced to verify the demanded effect.
The experimental and numerical determination of channel correlations are the subject of the second chapter. After defining the correlation function, an experimental demonstration is presented. The results of the experiment and the describing numerics show that the correlation functions are important for the characterization of universal conductance fluctuations.
The last chapter deals with the realization of a periodically driven microwave system. The principal setup is a resonant circuit with a time-dependent capacity. The properties of the setup, e.g. sideband structures for different driving signals, are analyzed experimentally, theoretically and numerically. This is the first step to create a system where a huge subset of resonances is changed. The fulfilled description of the single resonance system is presented and the next steps to realizations of time-dependent driven wave mechanical systems are sketched
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