Abstrakt. Vi föreslår en metod för objektdetektering i belamrade verkliga bilder, med ett enda handritat exempel som modell. Bildkanterna är uppdelade i kontursegment och organiserade i en bildrepresentation som kodar deras sammankopplingar: Contour Segment Network. Problemet med objektdetektering är formulerat som att hitta vägar genom nätverket som liknar modellens konturer, och en beräkningseffektiv detektionsteknik presenteras. En omfattande experimentell utvärdering av att upptäcka fem olika objektklasser över hundratals bilder visar att vår metod fungerar i mycket belamrade bilder, möjliggör skalförändringar och betydande intraklassisk formvariation, är robust för att avbryta konturer och är beräkningseffektiv.
I REF beskrivs ett kontursegments nätverksramverk där formmatchning formuleras som att hitta vägar på nätverket som liknar modellramar.
Object detection by contour segment networks
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}