Detta papper presenterar ett system för bildtolkning, eller märkning av varje pixel i en bild med sin semantiska kategori, som syftar till att uppnå bred täckning över hundratals objektkategorier, många av dem glest prov. Systemet kombinerar region-nivå funktioner med per-exemplar skjutfönster detektorer. Per-exemplar detektorer är bättre lämpade för vår tolkningsuppgift än traditionella begränsande box detektorer: de presterar bra på klasser med liten träningsdata och hög intraklassvariation, och de tillåter att objektmasker överförs till testbilden för pixel-nivå segmentering. Det föreslagna systemet uppnår toppmodern noggrannhet på tre utmanande datauppsättningar, varav den största innehåller 45,676 bilder och 232 etiketter.
Referens REF föreslår att man kombinerar per-exemplar skjutfönster detektor för bildtolkning uppgift.
Finding Things: Image Parsing with Regions and Per-Exemplar Detectors
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}