Abstract-Computer vision program har kommit att lita alltmer på superpixlar under de senaste åren, men det är inte alltid klart vad som utgör en bra superpixel algoritm. I ett försök att förstå fördelarna och nackdelarna med befintliga metoder jämför vi empiriskt fem toppmoderna superpixelalgoritmer för deras förmåga att hålla sig till bildgränser, hastighet, minneseffektivitet och deras inverkan på segmenteringsprestanda. Vi introducerar sedan en ny superpixelalgoritm, enkel linjär iterativ klustring (SLIC), som anpassar en k-means klustringsstrategi för att effektivt generera superpixlar. Trots sin enkelhet håller sig SLIC till såväl gränser som eller bättre än tidigare metoder. Samtidigt är det snabbare och mer minneseffektivt, förbättrar segmenteringsprestandan och är enkelt att utöka till supervoxelgenerering.
Achanta m.fl. föreslå en enkel linjär iterativ kluster algoritm för att generera superpixel REF.
SLIC Superpixels Compared to State-of-the-Art Superpixel Methods
{'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']}