Abstrakt. Vi introducerar en formdetektion ram som kallas Contour Context Selection för att upptäcka objekt i belamrade bilder med bara ett exempel. Formbaserad detektion är invariant för förändringar av objektets utseende, och kan resonera med geometrisk abstraktion av objektet. Vårt tillvägagångssätt använder framträdande konturer som integral polletter för formmatchning. Vi söker en maximal, holistisk matchning av former, som kontrollerar formfunktioner från en stor rumslig omfattning, samt långa kontextuella relationer mellan objektdelar. Detta innebär att man hittar korrekt figur-/markkonturmärkning och optimal korrelation mellan styrpunkter på/runt konturer. Detta tar bort oavsiktliga justeringar och hallucinerar inte föremål i bakgrunden skräp, utan negativa träningsexempel. Vi formulerar denna uppgift som ett set-to-set kontur matchande problem. Naiva metoder skulle kräva sökning över "exponentiellt" många figur / mark konturmärkningar. Vi förenklar denna uppgift genom att koda formbeskrivningen algebraiskt i en linjär form av konturfigur/jordvariabler. Detta gör att vi kan använda den tillförlitliga optimeringstekniken för linjär programmering. Vi visar vår inställning till den utmanande uppgiften att upptäcka flaskor, svanar och andra föremål i belamrade bilder.
Zhu m.fl. REF formulerar formen matchning av kontur i röran som en uppsättning för att ställa in matchande problem, och presentera en ungefärlig lösning på det svåra kombinationsproblemet.
Contour Context Selection for Object Detection : A Set-to-Set Contour Matching Approach
{'venue': 'ICPR (3)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}