Objektdetektering och flerklassig bildsegmentering är två nära relaterade uppgifter som kan förbättras avsevärt när de löses gemensamt genom att mata information från en uppgift till en annan [10, 11]. Dagens moderna modeller använder dock en separat representation för varje uppgift som gör gemensam slutledning klumpig och lämnar klassificeringen av många delar av scenen tvetydig. I detta arbete föreslår vi en hierarkisk regionbaserad strategi för gemensam objektdetektering och bildsegmentering. Vårt tillvägagångssätt resonerar samtidigt om pixlar, regioner och objekt i en sammanhängande probabilistisk modell. Pixel utseende funktioner gör att vi kan utföra bra på att klassificera amorfa bakgrundsklasser, medan den explicita representationen av regioner underlättar beräkningen av mer sofistikerade funktioner som krävs för objektdetektering. Viktigt, vår modell ger en enda enhetlig beskrivning av scenen-vi förklarar varje pixel i bilden och genomdriva global överensstämmelse mellan alla slumpmässiga variabler i vår modell. Vi kör experiment på den utmanande Street Scene dataset [2] och visa betydande förbättring jämfört med state-of-the-art resultat för objektdetektion noggrannhet.
I Ref föreslås en hierarkisk regionbaserad strategi för att resonera om pixlar, regioner och objekt i en sammanhängande probabilistisk modell.
Region-based segmentation and object detection
{'venue': 'In NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}