Abstrakt. Vi introducerar en kategorioberoende form innan för objekt segmentering. Befintlig form tidigare antar klassspecifika kunskaper, och därmed begränsas till fall där objektklassen är känd i förväg. Den huvudsakliga insikten i vår strategi är att former ofta delas mellan objekt av olika kategorier. För att utnyttja detta "shape sharing" fenomen utvecklar vi en icke-parametrisk tidigare som överför objektformer från en exemplar databas till en testbild baserad på lokal form matchning. Den överförda formen tidigare verkställs sedan i en grafcut formulering för att producera en pool av objekt segment hypoteser. Till skillnad från tidigare flera segmenteringsmetoder, vår strategi drar nytta av globala formsignaler; till skillnad från tidigare top-down metoder, förutsätter det ingen klassspecifik utbildning och därmed förbättrar segmentering även för obekanta kategorier. På de utmanande PASCAL 2010 och Berkeley Segmentation dataset, visar vi det överträffar state-of-the-art i bottom-up eller kategori-oberoende segmentering.
Metoden i REF bygger på tanken att objekt av olika kategorier har 65 liknande lokala former.
Shape Sharing for Object Segmentation
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}