Abstrakt. Vi föreslår en ny metod för oövervakad klasssegmentering på en uppsättning bilder. Den växlar mellan segmentering av objektet och inlärning av en klassmodell. Metoden är baserad på en segmenteringsenergi som definieras över alla bilder samtidigt, som kan optimeras effektivt av tekniker som används tidigare i interaktiv segmentering. Över iterationer lär sig vår metod gradvis en klassmodell genom att integrera observationer över alla bilder. Förutom utseende fångar denna modell klassens läge och form med avseende på en automatiskt bestämd koordinatram som är gemensam för alla bilder. Denna ram gör att vi kan bygga starkare form och plats modeller, liknande dem som används i objekt klass detektion. Vår metod är inspirerad av interaktiva segmenteringsmetoder [1], men den är helt automatisk och lär sig modeller som är karakteristiska för objektklassen snarare än specifika för ett visst objekt/bild. Vi demonstrerar experimentellt på Caltech4, Caltech101 och Weizmann hästar dataset att vår metod (a) överför klass kunskap över bilder och detta förbättrar resultat jämfört med segmentering varje bild självständigt; (b) överträffar Grabcut [1] för uppgiften att oövervakad segmentering; (c) erbjuder konkurrenskraftig prestanda jämfört med state-of-the-art i oövervakad segmentering och i synnerhet det överträffar ämnesmodell [2].
ClassCut REF segmenterar automatiskt klassobjekt, växlande mellan segmenterande objekt instanser och lära sig en klassmodell.
Classcut for unsupervised class segmentation
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}