I senaste scenen erkännande forskningsbilder eller stora bild regioner ofta representeras som deorganiserade "påsar" av funktioner som sedan kan analyseras med hjälp av modeller som ursprungligen utvecklats för att fånga co-variation av ord räknas i text. Dock är det troligt att bildens funktion räknas begränsas på olika sätt än ord räknas i text. Till exempel som en kamera panorerar uppåt från en byggnadsingång över de första våningarna och sedan längre upp i himlen Bild. 1, Vissa funktioner räknas i bilden faller medan andra stiger-bara att falla igen ger vika för funktioner som oftare på högre höjder. Utrymmet för alla möjliga funktionskombinationer begränsas både av egenskaperna hos den större scenen och storleken och placeringen av fönstret i den. För att fånga upp en sådan variation föreslår vi i detta dokument att man använder rutnätsmodellen för beräkning. Denna generativa modell är baserad på ett rutnät av funktion räknas, betydligt större än någon av de modellerade bilder, och betydligt mindre än den fastighet som behövs för att kakla bilderna bredvid varandra hårt. Varje modellerad bild antas ha ett representativt fönster i rutnätet där funktionen räknas efterliknar funktionens fördelning i bilden. Vi tillhandahåller ett inlärningsförfarande som tillsammans kartlägger alla bilder i utbildningen till räkningsnätet och uppskattar lämpliga lokala räknas i det. Experimentellt visar vi att den resulterande representationen fångar utrymmet för funktionskombinationer mer exakt än de traditionella modellerna, inte bara när indatabilder kommer från en pannkamera, utan även när man modellerar bilder av olika scener från samma kategori. Index Terms-Bag av funktioner, rumslig layout, scenanalys Ç A. Perina är med
Den räkna rutnät modell REF, som är ett rutnät av multinomial distributioner, kan betraktas som ett alternativ till den rumsliga ämnesmodeller.
Capturing Spatial Interdependence in Image Features: The Counting Grid, an Epitomic Representation for Bags of Features
{'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', 'Mathematics']}