Att upptäcka gränser mellan semantiskt meningsfulla objekt i visuella scener är en viktig komponent i många visionalgoritmer. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att upptäcka sådana gränser baserat på en enkel underliggande princip: pixlar som tillhör samma objekt uppvisar högre statistiska beroenden än pixlar som tillhör olika objekt. Vi visar hur man härleder en affinitetsmått baserad på denna princip med hjälp av punktvis ömsesidig information, och vi visar att denna åtgärd verkligen är en bra prediktor om huruvida två pixlar finns på samma objekt eller inte. Med hjälp av denna affinitet med spektral klustring, kan vi hitta objektgränser i bilden - att uppnå state-of-the-art resultat på BSDS500 datauppsättningen. Vår metod producerar pixel-nivå exakta gränser samtidigt som den kräver minimal funktionsteknik.
Isola m.fl. Ref uppmätt sällsynthet baserad på punktvis ömsesidig information.
Crisp Boundary Detection Using Pointwise Mutual Information
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}