Abstract-Object cosegmentation tar upp problemet med att upptäcka liknande objekt från flera bilder och segmentera dem som förgrund samtidigt. I detta dokument föreslår vi en ny end-to-end pipeline för att segmentera liknande objekt samtidigt från relevanta bilder med hjälp av övervakat lärande via ramverket för djuplärande. Vi experimenterar med flera uppsättningar av objektförslagsgenereringstekniker och utför omfattande numeriska utvärderingar genom att utbilda Siamese-nätverket med genererade objektförslag. Liknande objekt för testbilderna hämtas med hjälp av biblioteket ANNOY (Approximate Nearest Neighbor) och djup semantisk segmentering utförs på dem. Slutligen bildar vi ett collage från de segmenterade liknande objekten baserat på objektens relativa betydelse.
Med hjälp av djupt lärande, Mukherjee et al. REF genererade objektförslag från två bilder och gjorde dem till vektorer av ett Siamese-nätverk.
Object cosegmentation using deep Siamese network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}