Abstrakt. I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för att lära sig en diskriminerande modell av objektklasser, där utseende, form och kontextinformation integreras på ett effektivt sätt. Den lärda modellen används för automatisk visuell igenkänning och semantisk segmentering av fotografier. Vår diskriminerande modell utnyttjar nya funktioner, baserade på texton, som tillsammans modellerar form och textur. 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 inkorporera dessa klassificeringar i ett villkorat slumpmässigt fält. Effektiv träning av modellen på mycket stora dataset uppnås genom att utnyttja både slumpmässiga funktionsval och bitvis träningsmetoder. Hög klassificering och segmentering noggrannhet visas på tre olika databaser: i) vår egen 21-objekt klass databas av fotografier av verkliga objekt som ses under allmänna ljusförhållanden, poser och synpunkter, ii) 7-klass Corel delmängd och iii) 7-klass Sowerby databas används i [1]. Den föreslagna algoritmen ger konkurrenskraftiga resultat både för hög textur (e
Författarna i REF föreslår textoner som modellform och struktur i en CRF för att segmentera en bild i semantiska kategorier genom att utnyttja sammanhang.
TextonBoost: Joint Appearance, Shape and Context Modeling for Multi-Class Object . . .
{'venue': 'IN ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}