Abstract Flerklassig bildsegmentering har gjort betydande framsteg under de senaste åren genom kombinationen av lokala och globala funktioner. En viktig typ av global funktion är inter-class rumsliga relationer. Till exempel, identifiera "träd" pixlar indikerar att pixlar ovanför och till sidorna är mer benägna att vara "sky" medan pixlar nedan är mer benägna att vara "gräs". Att införliva sådan global information över hela bilden och mellan alla klasser är en utmaning eftersom den är bildberoende och därför inte kan beräknas i förväg. I detta arbete föreslår vi en metod för att fånga global information från mellanklassiska rumsliga relationer och koda den som en lokal funktion. Vi använder en tvåstegs klassificeringsprocess för att märka alla bildpunkter. För det första skapar vi förutsägelser som används för att beräkna en lokal relativ platsfunktion från inlärda relativa lägeskartor. I det andra steget kombinerar vi detta med utseendebaserade funktioner för att ge en slutlig segmentering. Vi jämför våra resultat med nyligen publicerade resultat i flera flerklassiga bildsegmenteringsdatabaser och visar att inkorporeringen av relativ platsinformation gör att vi avsevärt överträffar den nuvarande toppmoderna tekniken.
Dessutom föreslår arbetet i REF en metod för att fånga global information från mellanklassiska rumsliga relationer och koda den som en lokal funktion.
Multi-Class Segmentation with Relative Location Prior
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}