Sammanfattning Detta dokument beskriver en ny metod för att lära sig en diskriminerande modell av objekt klasser, införliva textur, layout och kontextinformation på ett effektivt sätt. Den lärda modellen används för automatisk visuell förståelse och semantisk segmentering av fotografier. Vår diskriminerande modell utnyttjar textur-layout filter, nya funktioner baserade på texton, som tillsammans modellerar mönster av textur och deras rumsliga layout. Unary klassificering och funktionsval uppnås med delad booster för att ge en effektiv klassificering som kan tillämpas på ett stort antal klasser. Exakt bildsegmentering uppnås genom att integrera den unary klassificeraren i ett villkorat slumpmässigt fält, som (i) fångar de rumsliga interaktionerna mellan klassetiketter för angränsande pixlar, och (ii) förbättrar segmenteringen av specifika objekt instanser. Effektiv träning av modellen på stora dataset uppnås genom att utnyttja både slumpmässiga funktionsval och bitvis träningsmetoder.
Dessutom, i REF, Shotton et al. skapa en diskriminerande modell av objektklasser genom att fånga samtidigt utseende, form och sammanhangsinformation.
TextonBoost for Image Understanding: Multi-Class Object Recognition and Segmentation by Jointly Modeling Texture, Layout, and Context
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}