Vi föreslår ett självövervakat ramverk som lär sig att gruppera visuella enheter baserat på deras frekvens av samtidig förekomst i rum och tid. För att modellera statistiska beroenden mellan enheterna, vi sätter upp en enkel binär klassificering problem där målet är att förutsäga om två visuella primitiver förekommer i samma rumsliga eller temporal sammanhang. Vi tillämpar detta ramverk på tre områden: lärande patch affinitet från rumslig adjacency i bilder, lärande ramar affinities från temporal adjacency i videor, och lärande foto affinities från geospatial närhet i bildsamlingar. Vi visar att de lärda affiniteterna i varje enskilt fall avslöjar meningsfulla semantiska grupperingar. Från lapp-affiniteter skapar vi objektförslag som är konkurrenskraftiga med toppmoderna övervakade metoder. Från ram affiniteter genererar vi filmscen segmenteringar som korrelerar väl med DVD kapitel struktur. Slutligen, från geospatiala affiniteter lär vi oss grupper som relaterar väl till semantiska platskategorier.
Isola m.fl. REF lär sig att gruppera visuella enheter baserat på deras frekvens av samtidig förekomst i rum och tid.
Learning visual groups from co-occurrences in space and time
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}