Vi anser att uppgiften att lära sig parametrarna för en segmentering modell som tilldelar en specifik semantisk klass till varje pixel av en given bild. Det största problemet vi står inför är bristen på helt övervakade uppgifter. Vi tar itu med denna fråga genom att utveckla en principiell ram för att lära sig parametrarna för en specifik segmenteringsmodell med hjälp av olika data. Mer exakt föreslår vi en latent strukturstöd vektor maskin formulering, där latenta variabler modell någon saknad information i den mänskliga annotation. Av särskilt intresse för oss är tre typer av kommentarer: (i) bilder segmenterade med hjälp av generiska förgrunds- eller bakgrundsklasser; (ii) bilder med avgränsande rutor som anges för objekt; och (iii) bilder märkta för att ange förekomsten av en klass. Med hjälp av stora, allmänt tillgängliga dataset visar vi att vår strategi kan utnyttja den information som finns i olika anteckningar för att förbättra noggrannheten hos en modern regionbaserad modell.
För att utnyttja både etiketter på bildnivå och boxnivå, Kumar et al. REF föreslår en latent strukturstöd vektor maskin (LSVM) formulering.
Learning specific-class segmentation from diverse data
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}