I detta dokument presenteras en ny metod för att generera en hypotesuppsättning av klassoberoende objektregioner. Det har visat sig att sådana objektregioner kan användas för att fokusera datorseende på de delar av bilden som har störst betydelse och som har lett till betydande förbättringar av både objektlokalisering och semantisk segmentering under de senaste åren. Naturligtvis, den högre kvaliteten på klass-oberoende objekt regioner, desto bättre efterföljande datorseende algoritmer kan utföra. I detta dokument fokuserar vi på att generera objekthypoteser av högre kvalitet. Vi utgår från en översegmentering för vilken vi föreslår att ett stort antal regioner skall utvinnas. Vi grupperar regioner tillsammans på ett hierarkiskt sätt, där vi tränar en Random Forest som i varje skede av hierarkin förutspår bästa möjliga sammanslagning. Till skillnad från andra tillvägagångssätt använder vi därför relativt kraftfulla egenskaper och klassificeringar i ett tidigt skede av generering av sannolika objektregioner. Slutligen identifierar och kombinerar vi stabila regioner för att fånga föremål som består av olika delar. Vi visar på PASCAL 2007 och 2012 dataset att vår metod ger högre kvalitet regioner än konkurrerande metoder samtidigt som den är mer beräkningseffektiv.
Yanulevskaya m.fl. REF föreslog att regioner skulle grupperas på ett hierarkiskt sätt baserat på Random Forest.
Learning to Group Objects
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}