Sammanfattning Detta papper presenterar en ny metod för att upptäcka och lokalisera objekt av en visuell kategori i belamrade verkliga scener. Vår strategi betraktar objektkategorisering och figur-mark segmentering som två interleaved processer som nära samarbetar mot ett gemensamt mål. Som framgår av vårt arbete gör den täta kopplingen mellan dessa två processer att de kan dra nytta av varandra och förbättra den kombinerade prestandan. Kärnan i vår strategi är en mycket flexibel inlärd representation för objektform som kan kombinera den information som observerats på olika träningsexempel i en probabilistisk förlängning av Generalized Hough Transform. Den resulterande metoden kan detektera kategoriska objekt i nya bilder och automatiskt dra slutsatsen en probabilistisk segmentering från igenkänningsresultatet. Denna segmentering används sedan i sin tur för att återigen förbättra igenkännandet genom att göra det möjligt för systemet att fokusera sina ansträngningar på objekt pixlar och att kasta vilseledande influenser från bakgrunden. Dessutom används informationen från var i bilden en hypotes hämtar sitt stöd i ett MDL-baserat hypotesverifieringssteg för att lösa tvetydigheter mellan överlappande hypoteser och faktor ut effekterna av partiell ocklusion. En omfattande utvärdering av flera stora datamängder visar att det föreslagna systemet är tillämpligt på en rad olika objektkategorier, inklusive både stela och ledade objekt. Dessutom gör dess flexibla representation det möjligt att uppnå konkurrenskraftiga objekt detektion prestanda redan från utbildningsset som är mellan en och två storleksordningar mindre än de som används i jämförbara system.
Den Generaliserade Hough Transformationen eller en probabilistisk modell REF kan sedan användas för att lokalisera objektets position i frågebilden.
Robust Object Detection with Interleaved Categorization and Segmentation
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}