Segmentera semantiska objekt från bilder och tolka dem i deras respektive semantiska delar är grundläggande steg mot detaljerad objektförståelse i datorseende. I detta dokument föreslår vi en gemensam lösning som tar itu med semantiskt objekt och delsegmentering samtidigt, där högre objekt-nivå sammanhang tillhandahålls för att styra delsegmentering, och mer detaljerad del-nivå lokalisering används för att förfina objekt segmentering. Specifikt introducerar vi först begreppet semantiska kompositionsdelar (SCP) där liknande semantiska delar grupperas och delas mellan olika objekt. Därefter tränas ett helt konvolutionsnätverk (FCN) i två riktningar för att ge SCP och objektpotentialer vid varje pixel. Samtidigt kan en kompakt uppsättning segment också erhållas från SCP-prognoserna för nätet. Med tanke på potentialen och de genererade segmenten, för att utforska ett långsiktigt sammanhang, bygger vi slutligen ett effektivt fullständigt sammankopplat villkorligt slumpmässigt fält (FCRF) för att gemensamt förutsäga det slutliga objektet och deletiketter. Omfattande utvärdering av tre olika datauppsättningar visar att vårt tillvägagångssätt ömsesidigt kan förbättra objektets och delsegmenteringens prestanda och överträffar det nuvarande toppmoderna för båda uppgifterna.
Wang m.fl. REF utvidgade den till en tvåkanalig FCN som gemensamt tar itu med objektsegmentering och delsegmentering av vissa djurklasser.
Joint Object and Part Segmentation Using Deep Learned Potentials
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}