Abstract-This paper undersöker två grundläggande problem i datorseende: konturdetektering och bildsegmentering. Vi presenterar toppmoderna algoritmer för båda dessa uppgifter. Vår konturdetektor kombinerar flera lokala signaler till en globaliseringsram baserad på spektralkluster. Vår segmenteringsalgoritm består av generiska maskiner för att omvandla utdata från alla konturdetektorer till ett hierarkiskt regionträd. På så sätt minskar vi problemet med bildsegmentering till problemet med konturdetektering. Omfattande experimentell utvärdering visar att både våra konturdetekterings- och segmenteringsmetoder avsevärt överträffar konkurrerande algoritmer. De automatiskt genererade hierarkiska segmenteringarna kan interaktivt förfinas genom användarspecificerade annoteringar. Beräkning vid flera bildupplösningar ger ett sätt att koppla vårt system till igenkänningsprogram.
Denna metod är inbyggd i toppmodern segmenteringsalgoritm REF.
Contour Detection and Hierarchical 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']}