Abstract-Vi presenterar en allmän objektitet mäter, kvantifierar hur troligt det är för ett bildfönster att innehålla ett objekt av någon klass. Vi utbildar den uttryckligen för att skilja föremål med en väldefinierad gräns i rymden, såsom kor och telefoner, från amorfa bakgrundselement, såsom gräs och väg. Åtgärden kombinerar i ett Bayesianskt ramverk flera bildsignaler mäta egenskaper av objekt, såsom visas annorlunda från sin omgivning och har en sluten gräns. Till dessa hör en innovativ signal för att mäta den slutna gränsen. I experiment på den utmanande PASCAL VOC 07 dataset, visar vi denna nya kö för att överträffa en state-of-the-art Saliency åtgärd, och den kombinerade objektitet åtgärd för att prestera bättre än någon kö ensam. Vi jämför också med intressepunkters operatörer, en HOG-detektor, och tre nya verk som syftar till automatisk objektsegmentering. Slutligen presenterar vi två tillämpningar av objektitet. I den första, vi provar ett litet antal fönster efter deras objektitet sannolikhet och ge en algoritm för att använda dem som plats tidigare för moderna klass-specifika objektdetektorer. Som vi visar experimentellt minskar detta kraftigt antalet fönster som utvärderas av den dyra klassspecifika modellen. I den andra ansökan använder vi objektitet som en kompletterande poäng utöver den klassspecifika modellen, vilket leder till färre falska positiva. Som visas i flera senaste papper, objektness kan fungera som en värdefull fokusering uppmärksamhet mekanism i många andra program som arbetar på bildfönster, inklusive svagt övervakad inlärning av objektkategorier, oövervakad pixelwise segmentering, och objektspårning i video. Datorobjektiviteten är mycket effektiv och tar bara ca 4 sek. per bild.
I REF används salthalt som objektitetsmätning för att generera objektkandidater.
Measuring the Objectness of Image Windows
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}