Glidande fönsterscanning är det dominerande paradigmet i objektigenkänning forskning idag. Men även om mycket framgång har rapporterats i att upptäcka flera rektangulära-formade objekt klasser (dvs. Ansikten, bilar, fotgängare), resultaten har varit mycket mindre imponerande för mer allmänna typer av objekt. Flera forskare har förespråkat användningen av bildsegmentering som ett sätt att få bättre rumsligt stöd för objekt. I detta dokument är vårt mål att ta itu med denna fråga genom att studera följande två frågor: 1) Hur viktigt är bra rumsligt stöd för erkännande? 2) kan segmentering ge bättre rumsligt stöd för objekt? För att svara på den första, jämför vi igenkännande prestanda med mark-sanning segmentering vs. avgränsande rutor. För att svara på den andra, använder vi flera segmentering strategi för att utvärdera hur nära kan verkliga segment närma sig mark-sanningen för verkliga objekt, och till vilken kostnad. Våra resultat visar vikten av att hitta rätt rumsliga stöd för objekt, och möjligheten att göra det utan alltför stor beräkningsbörda.
Det har visats i REF att bra rumsligt stöd är viktigt för objektkategorisering.
Efros. Improving spatial support for objects via multiple segmentations
{'venue': 'British Machine Vision Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}