Den ständiga förbättringen av system för objektigenkänning har resulterat i en ökad efterfrågan på deras tillämpning på problem som kräver en exakt pixel-nivå objektsegmentering. I detta dokument illustrerar vi ett exempel på ett system för igenkänning och segmentering av objektklasser som utbildas med hjälp av svagt övervakade utbildningsdata, med målet att undersöka vilket inflytande olika modellval kan ha på dess prestanda. För att uppnå pixelnivåmärkning för stela och deformerbara objekt använder vi regioner som genereras av oövervakad segmentering som det rumsliga stödet för våra bildfunktioner, och utforskar urvalsfrågor relaterade till deras representation. Numeriska resultat för pixel-nivå noggrannhet presenteras på två utmanande och varierande datauppsättningar.
I REF presenteras dessutom ett system för igenkänning och segmentering av objektklass.
A framework for learning to recognize and segment object classes using weakly supervised training data
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}