I detta papper behandlar vi ett utmanande bildsegmenteringsproblem som kallas flera förgrunds cosegmentation (MFC), som gäller ett realistiskt scenario i allmänna Webuser fotouppsättningar där ett begränsat antal K förgrunder av intresse förekommer upprepade gånger korsa hela fotouppsättningen, men bara en okänd delmängd av dem presenteras i varje bild. Detta kontrasterar den klassiska cosegmentation problem hanteras av de flesta befintliga algoritmer, som antar en mycket enklare men mindre realistisk inställning där samma uppsättning av förgrunder återkommer i varje bild. Vi föreslår en ny optimeringsmetod för MFC, som inte gör något antagande om förgrundskonfigurationer och inte lider av den ovan nämnda begränsningen, medan fortfarande utnyttjar alla fördelar med att ha co-occurring eller (delvis) återkommande innehåll över bilder. Vår metod bygger på ett iterativt schema som växlar mellan en förgrundsmodelleringsmodul och en regiontilldelningsmodul, både mycket effektiv och skalbar. I synnerhet är vår strategi tillräckligt flexibel för att integrera alla avancerade regionklassificeringar för förgrundsmodellering, och vårt regionuppdrag använder ett kombinatoriskt auktionsramverk som har flera intuitivt goda egenskaper såsom optimalitetsgaranti och linjär komplexitet. Vi visar den överlägsna prestandan hos vår metod i både segmenteringskvalitet och skalbarhet jämfört med andra toppmoderna tekniker på en nyligen införd FlickrMFC dataset och standard ImageNet dataset.
För att segmentera bilder som innehåller en okänd delmängd av objekt, Kim et al. föreslås att alternera mellan förgrundsmodellering och regiontilldelningssteg REF.
On multiple foreground cosegmentation
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}