Begreppen objekt och attribut är båda viktiga för att beskriva bilder exakt, eftersom verbala beskrivningar ofta innehåller både adjektiv och substantiv (t.ex. 'Jag ser en skinande röd stol'). I detta papper formulerar vi problemet med gemensamt visuellt attribut och objektklass bildsegmentering som ett tätt multi-märkningsproblem, där varje pixel i en bild kan associeras med både en objektklass och en uppsättning visuella attribut etiketter. För att lära oss märkningen korrelationer, vi antar en booster-baserad bitvis träning strategi med avseende på det visuella utseendet och co-occurence cues. Vi använder en filtreringsbaserad medelfält approximationsmetod för effektiv gemensam slutledning. Vidare utvecklar vi en hierarkisk modell för att införliva objekt på regionnivå och attributinformation. Experiment på aPASCAL, Core och attribut augmented NYU inomhus scener datauppsättningar visar att den föreslagna metoden kan uppnå state-of-the-art resultat.
Nyligen, Zheng et al. REF formulerat gemensamt visuellt attribut och objekt segmentering som ett multi-label problem med hjälp av en fullt ansluten CRF.
Dense Semantic Image Segmentation with Objects and Attributes
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}