Detta papper behandlar oövervakad upptäckt och lokalisering av dominerande objekt från en bullrig bildsamling med flera objekt klasser. Fastställandet av detta problem är helt oövervakat, utan ens bild-nivå annoteringar eller något antagande av en enda dominerande klass. Detta är mycket mer allmänt än typisk colocalization, cosegmentation, eller svagt övervakade localization uppgifter. Vi tar itu med problemet med upptäckt och lokalisering med hjälp av en delbaserad regionmatchningsmetod: Vi använder off-the-shälf region förslag för att bilda en uppsättning kandidat avgränsande rutor för objekt och objektdelar. Dessa regioner matchas effektivt över bilder med hjälp av en probabilistisk Hough transform som utvärderar förtroendet för varje kandidat korrespondens med tanke på både utseende och rumslig konsekvens. Dominanta objekt upptäcks och lokaliseras genom att jämföra antalet kandidatregioner och välja ut de som sticker ut över andra regioner som innehåller dem. Omfattande experimentella utvärderingar av standardriktmärken visar att det föreslagna tillvägagångssättet avsevärt överträffar den nuvarande tekniken inom colocalization och uppnår robust objektfyndighet i utmanande datauppsättningar av blandad klass.
Närmare vårt arbete, föreslår metoden av REF oövervakad upptäckt av dominerande objekt med hjälp av del-baserade regionen matchning.
Unsupervised object discovery and localization in the wild: Part-based matching with bottom-up region proposals
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}