Vi tar itu med problemet med samsegmentering av objekt i bilder. Object co-segmentation syftar till att segmentera gemensamma objekt i bilder och har lovande applikationer i AI agenter. Vi löser det genom att föreslå en gemensam bildkarta, som mäter hur troligt en bildregion tillhör ett objekt och även visas i andra bilder. Den sammanfallande kartan över en bild beräknas genom att kombinera två delar: objektitetspoäng på bildregioner och likhetsbevis från objektförslag över bilder. Vi inför en djupgående villkorlig ram för slumpmässiga fält för att dra slutsatsen att kartorna är gemensamma. Både likhetsmått och objektitetsmått är inlärda end-to-end i ett enda djupt nätverk. Vi utvärderar vår metod på två datauppsättningar och uppnår konkurrenskraftiga resultat.
Yuan m.fl. I REF infördes en djup tät villkorlig ram för slumpmässiga fält för samsegmentering av föremål genom att man kom fram till kartor över samtidig förekomst.
Deep-dense Conditional Random Fields for Object Co-segmentation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}