Abstract-We introducerar en probabilistisk Grammamar-Markov Model (PGMM) som par probabilistisk kontextfri grammatik och Markov Random Fields. Dessa PGMMs är generativa modeller som definieras över tilldelade funktioner och används för att upptäcka och klassificera objekt i naturliga bilder. PGMMs är utformade så att de kan utföra snabba slutsatser, parameterinlärning, och den svårare uppgiften strukturinduktion. PGMMs kan hantera okända 2D pose (position, orientering och skala) i både slutledning och lärande, olika utseenden, eller aspekter av modellen. De PGMMs kan läras på ett oövervakat sätt, där bilden kan innehålla ett av ett okänt antal objekt av olika kategorier eller ens vara ren bakgrund. Vi studerar först det svagt övervakade fallet, där varje bild innehåller ett exempel på (ett) objekt av intresse, och sedan generalisera till mindre övervakade fall. Målet med denna uppsats är teoretiskt, men för att ge bevis på koncept, visar vi resultat från denna strategi på en delmängd av Caltech data uppsättning (inlärning på en utbildning uppsättning och utvärdering på en testuppsättning). Våra resultat är i allmänhet jämförbara med den nuvarande tekniken och vår slutsats utförs på mindre än fem sekunder.
Zhu m.fl. introducerade Probabilistic Grammar Markov Models (PGMMs) av generativa modeller som kombinerade Probabilistic Context-fri Grammars (PCFGs) och Markov Random Fields (MRFs) REF.
Unsupervised Learning of Probabilistic Grammar-Markov Models for Object Categories
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}