Abstract-Vi formulerar en skiktad modell för objektdetektering och bildsegmentering. Vi beskriver en generativ probabilistisk modell som kompositerar utdata från en bank av objektdetektorer för att definiera formmasker och förklara utseendet, djupbeställningen och etiketterna på alla pixlar i en bild. Framför allt uppskattar vårt system både klassetiketter och objektexpeditionsetiketter. Med utgångspunkt i tidigare referenskriterier för objektdetektering och bildsegmentering definierar vi en ny poäng som utvärderar både klass- och exempelsegmentering. Vi utvärderar vårt system på PASCAL 2009 och 2010-segmentering utmanar datamängder och visar goda testresultat med toppmodern prestanda i flera kategorier, inklusive segmentering av människor.
Yang m.fl. REF föreslår en probabilistisk modell som använder utdata från objektdetektorer för att förutsäga exempelformer och deras djupbeställning.
Layered Object Models for Image Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}