Abstract-Semantisk bildsegmentering är ett grundläggande men utmanande problem, som kan ses som en förlängning av den konventionella objektdetekteringen med nära relation till bildsegmentering och klassificering. Det syftar till att dela upp bilder i icke-överlappande regioner som tilldelas fördefinierade semantiska etiketter. De flesta av de befintliga tillvägagångssätten utnyttjar och integrerar lokala funktioner på låg nivå och kontextuella tecken på hög nivå, som matas in i en slutledningsram såsom det villkorliga slumpmässiga fältet (CRF). Bristen på betydelse i primitiverna (dvs. pixlar eller superpixlar) och signalerna ger dock låga diskriminerande förmågor, eftersom de sällan är objektkonsistenta. Dessutom tenderar blinda kombinationer av heterogena egenskaper och kontextuellt utnyttjande genom begränsade grannrelationer i CRF att försämra märkningens prestanda. I detta dokument föreslås en ontologibaserad semantisk bildsegmentering (OBSIS) som tillsammans modellerar bildsegmentering och objektdetektering. I synnerhet omvandlar en Dirichlet-processblandningsmodell det visuella utrymmet på låg nivå till ett mellansemantiskt utrymme, vilket drastiskt minskar funktionens dimensionalitet. Dessa funktioner vägs sedan individuellt och lärs självständigt i sammanhanget med hjälp av flera CRF. Segmenteringen av bilder i objektdelar reduceras därför till en klassificeringsuppgift, där objektinferens överförs till en ontologimodell. Denna modell liknar det sätt på vilket människor förstår bilderna genom kombinationen av olika ledtrådar, kontextmodeller och regelbaserat lärande av ontologierna. Experimentella utvärderingar med hjälp av datamängderna MSRC-21 och PASCAL VOC'2010 visar lovande resultat.
Zand m.fl. I REF föreslogs en blandningsmodellbaserad semantisk bildsegmentering (OBSIS) för att dela upp bilder i icke-överlappande regioner.
Ontology-Based Semantic Image Segmentation Using Mixture Models and Multiple CRFs
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}