Abstrakt. Att upptäcka konturstängning, dvs. att hitta en cykel av frånkopplade konturfragment som skiljer ett objekt från dess bakgrund, är ett viktigt problem i perceptuell gruppering. Att söka hela utrymmet för möjliga grupperingar är oåtkomligt, och tidigare metoder har antagit kraftfulla perceptual gruppering heuristics, såsom närhet och co-curvilinearity, för att hantera sökningen. Vi introducerar en ny formulering av problemet, genom att omvandla problemet med att hitta cykler av konturfragment till att hitta undergrupper av superpixlar vars kollektiva gräns har starkt kantstöd i bilden. Vår kostnadsfunktion, ett förhållande mellan ett nytt inlärt gränsgapmått och område, främjar rumsligt sammanhängande uppsättningar superpixlar. Dessutom stöder dess egenskaper ett globalt optimeringsförfarande med hjälp av parametric maxflow. Vi utvärderar vårt ramverk genom att jämföra det med två ledande konturstängningsmetoder, och finner att det ger bättre prestanda.
Det tidigare arbetet mest relaterade till vårt är REF, som omvandlade problemet med att hitta kontur stängning till att hitta undergrupper av superpixlar.
Optimal contour closure by superpixel grouping
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}