Vi presenterar en ny oövervakad metod för att lära sig enhetliga probabilistiska objektmodeller (POMs) som kan tillämpas på klassificering, segmentering och igenkänning. Vi formulerar detta som en strukturinlärning uppgift och vår strategi är att lära sig och kombinera grundläggande POM: s som använder sig av kompletterande bildsignaler. Varje POM har algoritmer för inferens och parameterinlärning, men i) strukturen för varje POM är okänd, och ii) inferens- och parameterinlärningsalgoritmen för en POM kan vara opraktisk utan ytterligare information. Vi tar itu med dessa problem genom ett nytt strukturinduktionsförfarande som använder sig av kunskapsutbredning för att göra det möjligt för POM:s att ge information till andra POM:s och "lära dem" (vilket avsevärt minskade den övervakning som krävs för utbildning). I synnerhet lär vi oss en POM-IP som definieras på räntepunkter med svag övervakning [1, 2] och använder detta för att träna en POMmask, definierad på regionala funktioner, som ger en kombinerad POM som utför segmentering/lokalisering. Denna kombinerade modell kan användas för att träna POM-kanter, definierade på kanter, vilket ger en fullständig POM med förbättrad prestanda på klassificering. Vi ger detaljerad experimentell analys av stora dataset som visar att den fullständiga POM är invariant för att skala och rotation av objektet (för lärande och slutledning) och utför slutledning snabbt. Dessutom visar vi att vi kan tillämpa POM: s för att lära objekt klasser (dvs. När det finns flera objekt och objektets identitet i varje bild är okänd). Vi betonar att dessa modeller kan matcha mellan olika objekt från samma kategori och därmed möjliggöra objektigenkänning.
Dessutom föreslog de Probabilistic Object Models (POMs) som förbättrade deras metod och möjliggör klassificering, segmentering och erkännande av objekt REF.
Unsupervised Learning of Probabilistic Object Models (POMs) for Object Classification, Segmentation, and Recognition Using Knowledge Propagation
{'venue': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'journal': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}