Detta papper undersöker hur man extrahera objekt-av-intresse utan att förlita sig på handarbete funktioner och skjutbara fönster närmar sig, som syftar till att gemensamt lösa två subtasks: (i) snabbt lokalisera framträdande objekt från bilder, och (ii) exakt segmentera objekten baserat på lokaliseringar. Vi presenterar en allmän gemensam uppgift lärande ram, där varje uppgift (antingen objekt lokalisering eller objekt segmentering) hanteras via ett flerskikts konvolutionella neurala nätverk, och de två nätverken arbetar tillsammans för att öka prestanda. I synnerhet föreslår vi att latent variabler som överbryggar de två nätverken ska införlivas på ett gemensamt optimerings sätt. Det första nätverket förutser direkt positionerna och skalorna för framträdande objekt från råa bilder, och de latenta variablerna justera objektets lokalisering för att mata det andra nätverket som producerar pixelvis objektmasker. En EM-typ metod presenteras för optimering, itererar med två steg: (i) genom att använda de två nätverken, den uppskattar latenta variabler genom att använda en MCMC-baserad provtagningsmetod; (ii) den optimerar parametrarna för de två nätverken tillsammans via bakåtutbredning, med de fasta latenta variablerna. Omfattande experiment tyder på att vårt ramverk avsevärt överträffar andra state-of-the-art metoder i både noggrannhet och effektivitet (t.ex. 1000 gånger snabbare än konkurrerande metoder).
Wang m.fl. REF presenterade ett gemensamt ramverk för uppgiftsinlärning, där objektets lokaliseringsuppgift och objektsegmenteringsuppgiften hanteras gemensamt via CNN.
Deep Joint Task Learning for Generic Object Extraction
{'venue': 'Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 523-531), 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}