I detta dokument undersöker vi hur man iterativt och ömsesidigt främjar objektklassificering och upptäckt genom att ta resultaten från den ena uppgiften som sammanhang för den andra. För det första föreslås den så kallade Contextualized Support Vector Machine (Context-SVM) i stället för intuitiva funktioner och kontextkonkatering eller efterbearbetning med sammanhang, där sammanhanget tar ansvar för att dynamiskt justera klassificeringen hyperplane, och därmed uppnås den kontextanpassade klassificeringen. Därefter presenteras ett iterativt utbildningsförfarande. I varje steg, Context-SVM, i samband med utdatakontext från en uppgift (objektklassificering eller detektion), är omedelbar för att öka prestandan för den andra uppgiften, vars utökade utgångar används sedan ytterligare för att förbättra den tidigare uppgiften av Context-SVM. Den föreslagna lösningen utvärderas på objektklassificering och detektionsuppgifter PASCAL Visual Object Challenge (VOC) 2007 och 2010 och uppnår den senaste prestandan.
Ett annat arbete REF har föreslagit en inlärningsram för objektdetektering och klassificering genom konkatering av funktions- och kontextinformation med hjälp av Support Vector Machine (Context-SVM).
Contextualizing object detection and classification
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}