Abstrakt. Många konstgjorda och naturliga strukturer består av liknande element arrangerade i regelbundna mönster. I detta dokument presenterar vi en oövervakad strategi för att upptäcka och resonera om repetitiva mönster av objekt i en enda bild. Vi föreslår en oövervakad detektionsteknik baserad på ett omröstningsschema med bilddeskriptorer. Vi introducerar sedan begreppet latticelets: minimala uppsättningar av bågar som generaliserar konnektiviteten av repetitiva mönster. Latticelets används för att bygga polygonala cykler där de minsta cyklerna definierar de önskade grupperna av repetitiva element. Den föreslagna metoden kan användas för mönster förutsägelse och slutförande och hög nivå bildkompression. Villkorliga Random Fields används som en formalism för att förutsäga placeringen av element på platser där de delvis tas bort eller upptäcks med mycket lågt förtroende. Modellkompression uppnås genom att extrahera och effektivt representera repetitiva strukturer i bilden. Vår metod har testats på simulerade och verkliga data och det kvantitativa och kvalitativa resultatet visar hur effektivt tillvägagångssättet är.
Spinello m.fl. I Ref föreslogs en oövervakad detektionsteknik baserad på ett omröstningsschema med bilddeskriptorer.
Exploiting Repetitive Object Patterns for Model Compression and Completion
{'venue': 'In Proc. of the European Conf. on Computer Vision (ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}