Horisont eller skyline detektion spelar en viktig roll för bergig visuell geo-localization, men de flesta av de nyligen föreslagna visuella geo-localization metoder förlitar sig på användare-i-loopen skyline detektionsmetoder. Att upptäcka en sådan segmenteringsgräns helt autonomt skulle definitivt vara ett steg framåt för dessa lokaliseringsstrategier. Detta dokument ger en kvantitativ jämförelse av fyra sådana metoder för autonom horisont/skyline-detektering på en omfattande datauppsättning. Specifikt ger vi jämförelsen mellan fyra nyligen föreslagna segmenteringsmetoder; en uttryckligen inriktade problemet med horisontdetektering [2], andra fokuserad på visuell geolokalisering men förlitar sig på korrekt upptäckt av skyline [15] och andra två föreslagna för allmän semantisk segmentering -Fully Convolutional Networks (FCN) [21] och SegNet [22]. Var och en av de två första metoderna tränas på ett gemensamt träningsset [11] som består av cirka 200 bilder medan modeller för den tredje och fjärde metoden finjusteras för problem med himmelssegmentering genom överföringsinlärning med hjälp av samma dataset. Var och en av metoderna testas på en omfattande testuppsättning (ca 3K-bilder) som täcker olika utmanande geografiska förhållanden, väderförhållanden, belysning och säsongsförhållanden. Vi rapporterar genomsnittlig noggrannhet och genomsnittliga absoluta pixelfel för var och en av de presenterade formuleringarna.
En jämförelse av djupinlärningsmetoder för horisont/sky linjesegmentering presenteras av Ahmad et al. Hoppa över det.
Comparison of semantic segmentation approaches for horizon/sky line detection
{'venue': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}