Utbildning av en allmän objektitetsåtgärd för att ta fram objektförslag har nyligen blivit av stort intresse. Vi observerar att generiska objekt med väldefinierade slutna gränser kan upptäckas genom att titta på normen för lutningar, med en lämplig storleksändring av deras motsvarande bildfönster till en liten fast storlek. Baserat på denna observation och beräkningsskäl, föreslår vi att ändra storlek fönstret till 8 × 8 och använda normen i lutningarna som en enkel 64D-funktion för att beskriva det, för att uttryckligen träna en generisk objektitet åtgärd. Vi visar vidare hur den binariserade versionen av denna funktion, nämligen binarized normade gradienter (BING), kan användas för effektiv objektitetsuppskattning, vilket kräver endast ett fåtal atomiska operationer (t.ex., lägga till, bitvis skift, etc.). För att förbättra förslagens lokaliseringskvalitet samtidigt som vi bibehåller effektiviteten föreslår vi en ny snabb segmenteringsmetod och visar dess effektivitet för att förbättra BING:s lokaliseringsprestanda, när den används i multithresholding straddling expansion (MTSE) efterbehandling. På den utmanande datauppsättningen PASCAL VOC2007, med 1000 förslag per bild och skärningströskel på 0,5, uppnår vår förslagsmetod en detekteringsfrekvens på 95,6 % för objekt och 78,6 % genomsnittlig bästa överlappning på mindre än 0,005 sekunder per bild.
REF föreslog binarized normed gradients (BING) funktionen för att effektivt producera objektrutor.
BING: Binarized normed gradients for objectness estimation at 300fps
{'venue': 'Computational Visual Media', 'journal': 'Computational Visual Media', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}