Abstrakt. Tolkning av artikulerade föremål, t.ex. Människor och djur, till semantiska delar (t.ex. kropp, huvud och armar, etc.) från naturliga bilder är ett utmanande och grundläggande problem för datorseendet. En stor svårighet är den stora variationen i skala och placering för objekt och deras motsvarande delar. Även begränsade misstag i uppskattningen av skala och plats kommer att försämra tolkningsutmatningen och orsaka fel i gränsdetaljer. För att ta itu med dessa svårigheter föreslår vi en "Hierarkical Auto-Zoom Net" (HAZN) för objektdelstolkning som anpassar sig till den lokala skalan av objekt och delar. HAZN är en sekvens av två "Auto-Zoom Nets" (AZNs), var och en med fullt konvolutionella nätverk som utför två uppgifter: (1) förutsäga platser och skalor av objekt instanser (den första AZN) eller deras delar (den andra AZN); (2) uppskatta delpoäng för förutsagda objekt exempel eller del regioner. Vår modell kan adaptivt "zoom" (ändra storlek) förutsagda bildregioner i sina rätta skalor för att förfina tolkningen. Vi utför omfattande experiment över PASCAL-delens datauppsättningar på människor, hästar och kor. För människor överträffar vår strategi betydligt toppmoderna metoder med 5% mIOU och är särskilt bättre på att segmentera små fall och små delar. Vi får liknande förbättringar för parning av kor och hästar jämfört med alternativa metoder. Sammanfattningsvis är vår strategi att först zooma in i objekt och sedan zooma in i delar mycket effektiv. Det gör det också möjligt för oss att bearbeta olika regioner av bilden på olika skala adaptivt så att vi till exempel inte behöver slösa beräkningsresurser skala hela bilden.
För att ta itu med problemet med skala och plats varians, Xia et al. REF utvecklade en modell som anpassar indatabilden till rätt skala för att förfina tolkningsresultaten.
Zoom Better to See Clearer: Human and Object Parsing with Hierarchical Auto-Zoom Net
{'venue': 'ECCV 2016', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}