Vi föreslår en enhetlig strategi för nedifrån-och-upp hierarkisk bildsegmentering och förslag till objektgenerering för erkännande, kallad multiscale Combinatorial Grouping (MCG). För detta ändamål utvecklar vi först en snabb normaliserad skärningsalgoritm. Vi föreslår sedan en högpresterande hierarkisk segmentör som använder information i flera skalor på ett effektivt sätt. Slutligen föreslår vi en grupperingsstrategi som kombinerar våra flerskaliga regioner med mycket exakta objektförslag genom att effektivt undersöka deras kombinatoriska utrymme. Vi presenterar också Single-scale Combinatorial Grouping (SCG), en snabbare version av MCG som producerar konkurrenskraftiga förslag i under fem sekunder per bild. Vi genomför en omfattande och omfattande empirisk validering av BSDS500, SegVOC12, SBD och COCO-datauppsättningar som visar att MCG producerar toppmoderna konturer, hierarkiska regioner och objektförslag. Index Terms-Image segmentering, objekt förslag, normaliserade nedskärningar.! • J. Pont-Tuset och F. Marques är med
I Ref föreslogs ett enhetligt tillvägagångssätt för hierarkisk segmentering och förslagsgenerering av objekt som kallas multiscale Combinatorial Grouping (MCG).
Multiscale Combinatorial Grouping for Image Segmentation and Object Proposal Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}