(a) Bilder hämtade från Internet (b) Våra automatiska segmenteringsresultat (c) Toppmoderna samsegmenteringsresultat [8] Bildsökning Objektupptäckt Figur 1. Bilddataset som samlas in från Internetsökning varierar avsevärt i deras utseende, och inkluderar vanligtvis många bullerbilder som inte innehåller föremålet av intresse (en liten delmängd av bilddatasetet för bilar visas i a; den fullständiga datasetet finns i det medföljande materialet). Vår algoritm upptäcker automatiskt och segmenterar ut det gemensamma objektet (b). Observera hur inga objekt upptäcks för bullerbilder i (b). De flesta tidigare samsegmenteringsmetoder är däremot utformade för mer homogena datauppsättningar där varje bild innehåller föremålet av intresse, och deras prestanda försämras därför i närvaro av buller (c). Vi presenterar en ny oövervakad algoritm för att upptäcka och segmentera ut vanliga objekt från stora och olika bildsamlingar. I motsats till tidigare samsegmenteringsmetoder fungerar vår algoritm bra även i närvaro av betydande mängder bullerbilder (bilder som inte innehåller ett gemensamt objekt), vilket är typiskt för datauppsättningar som samlats in från Internetsökning. Nyckelinsikten i vår algoritm är att vanliga objektmönster bör vara framträdande inom varje bild, samtidigt som de är glesa med avseende på smidiga transformationer över bilder. Vi föreslår att vi använder täta korrespondenser mellan bilder för att fånga den gleshet och visuella variationen hos det gemensamma objektet över hela databasen, vilket gör att vi kan ignorera buller objekt som kan vara framträdande i sina egna bilder men inte förekommer ofta i andra. Vi gjorde en omfattande numerisk utvärdering av etablerade samsegmenteringsdataset samt flera nya dataset som genererades med hjälp av internetsökning. Vårt tillvägagångssätt kan effektivt segmentera ut det gemensamma objektet för olika objektkategorier, samtidigt som det naturligt identifierar bilder där det gemensamma objektet inte är närvarande.
Det närmaste arbetet med vår strategi är det senaste dokumentet av REF, som föreslår att använda en pixelkorrespondensbaserad metod för objekt upptäckt.
Unsupervised Joint Object Discovery and Segmentation in Internet Images
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}