Abstract En bra modell av objektform är viktig i tillämpningar som segmentering, detektion, inpainting och grafik. När man till exempel utför segmentering kan lokala begränsningar i formarna vara till hjälp när objektgränserna är bullriga eller oklara, och globala begränsningar kan lösa tvetydigheter där bakgrundsskräp liknar delar av objekten. I allmänhet, ju starkare modellen av form, desto mer prestanda förbättras. I detta papper använder vi en typ av djup Boltzmann maskin (Salakhutdinov och Hinton, International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2009) som vi kallar en Shape Boltzmann Machine (SBM) för uppgiften att modellera förgrunds-/bakgrundsbilder (binary) och delar (categorical) formbilder. Vi visar att SBM karakteriserar en stark modell av form, genom att prover från modellen ser realistiska och kan generalisera för att generera prover som skiljer sig från träningsexempel. Vi finner att SBM lär sig distributioner som är kvalitativt och kvantitativt bättre än befintliga modeller för denna uppgift.
Shape Boltzmann Machine (SBM) för form färdigställande eller saknas regionuppskattning infördes i REF.
The Shape Boltzmann Machine: A Strong Model of Object Shape
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}