Sammanhanget är avgörande för att minimera tvetydigheten i objektdetekteringen. I detta arbete föreslås en ny ram för kontextmodellering utan behov av någon föregående scensegmentering eller kontextanmärkning. Detta uppnås genom att utforska en ny polargeometrisk histogramdeskriptor för kontextrepresentation. För att kvantifiera sammanhanget formulerar vi en ny kontextriskfunktion och en modell för maximal marginal (MMC) för att lösa riskfunktionens minimeringsproblem. Avgörande är att den kontextuella informationens användbarhet och godhet utvärderas direkt och explicit genom en discriminant kontextinferensmetod och en kontextförtroendefunktion, så att endast tillförlitlig kontextuell information som är relevant för objektdetektering används. Experiment om datauppsättningar för PASCAL VOC2005 och i-LIDS visar att den föreslagna kontextmodelleringsmetoden förbättrar objektdetekteringen avsevärt och överträffar en toppmodern alternativ kontextmodell.
Den maximala marginalkontextmodellen föreslogs först i vårt förberedande arbete REF.
Quantifying contextual information for object detection
{'venue': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}