Abstrakt. Det skjutbara fönstret för att upptäcka stela föremål (t.ex. bilar) bygger på tron att objektet kan identifieras från utseendet i en liten region runt objektet. Andra typer av objekt av amorf rumslig omfattning (t.ex. träd, himmel), är dock mer naturligt klassificeras baserat på textur eller färg. I detta dokument försöker vi kombinera erkännande av dessa två typer av objekt till ett system som utnyttjar "kontext" för att förbättra detektionen. I synnerhet samlar vi bildregioner baserat på deras förmåga att fungera som sammanhang för att upptäcka objekt. I stället för att ge en explicit utbildning med regionetiketter grupperar vår metod automatiskt regioner utifrån både deras utseende och deras relation till upptäckterna i bilden. Vi visar att våra saker och saker (TAS) kontextmodell producerar meningsfulla kluster som är lätt att tolka, och hjälper till att förbättra vår detektionsförmåga över toppmoderna detektorer. Vi presenterar också en metod för att lära sig den aktiva uppsättningen relationer för en viss datauppsättning. Vi presenterar resultat om objektdetektering i bilder från PASCAL VOC 2005/2006-datauppsättningar och om uppgiften att upptäcka bilar i satellitbilder, vilket visar på betydande förbättringar jämfört med toppmoderna detektorer.
REF utnyttjar de kvalitativa rumsliga sammanhangen för "material", såsom "sky" eller "road", för att förbättra objektdetekteringen i satellitbilder.
Learning Spatial Context: Using Stuff to Find Things
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}