Sammanfattning Detta dokument presenterar en enkel och effektiv icke-parametrisk strategi för problemet med bildtolkning, eller märkning av bildregioner (i vårt fall, superpixlar som produceras genom nedifrån-och-upp segmentering) med sina kategorier. Detta tillvägagångssätt bygger på lat inlärning, och det kan enkelt skala till dataset med tiotusentals bilder och hundratals etiketter. Med en testbild utför den först global scen-nivå matchning mot träningssetet, följt av superpixel nivå matchning och effektiv Markov slumpmässiga fält (MRF) optimering för att införliva grannskap sammanhang. Vår MRF-installation kan också beräkna en samtidig märkning av bildområden till semantiska klasser (t.ex. träd, byggnad, bil) och geometriska klasser (sky, vertikal, mark). Vårt system överträffar den senaste icke-parametriska metoden baserad på SIFT Flow på en datauppsättning på 2 688 bilder och 33 etiketter. Dessutom rapporterar vi per pixelfrekvenser på en större datauppsättning på 45,676 bilder och 232 etiketter. Såvitt vi vet är detta den första fullständiga utvärderingen av bildtolkningen på en datauppsättning av denna storlek, och den fastställer ett nytt riktmärke för problemet. Slutligen presenterar vi en utökning av vår metod till videosekvenser och rapporterar resultat på en videodatauppsättning med ramar som är tätt märkta med 1 Hz.
Den icke-parametriska modell som föreslås i REF kräver till exempel ingen utbildning och kan enkelt skalas till dataset med tiotusentals bilder och hundratals etiketter.
SuperParsing: Scalable nonparametric image parsing with superpixels
{'venue': 'IJCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}