Objekt i världen kan ordnas in i en hierarki baserad på deras semantiska betydelse (t.ex. organism - djur - katt - katt). Hur är det då med att definiera en hierarki baserad på objektens visuella utseende? Detta papper undersöker sätt att automatiskt upptäcka en hierarkisk struktur för den visuella världen från en samling omärkta bilder. Tidigare metoder för oövervakade objekt och scenupptäckt fokuserade på att partitionera de visuella data till en uppsättning icke-överlappande klasser av lika granularitet. I detta arbete föreslår vi att vi grupperar visuella objekt med hjälp av ett hierarkiskt flerskiktsträd som bygger på gemensamma visuella element. Detta uppnås genom anpassning till den visuella domänen den generativa hierarkiska latent Dirichlet Allocation (hLDA) modell som tidigare använts för oövervakad upptäckt av ämneshierarkier i text. Bilderna är modellerade med kvantiserade lokala bildregioner som analoger till ord i text. Använda flera segmenteringsramverk av Russell et al. [22] visar vi att meningsfulla objekthierarkier, tillsammans med objektsegmenteringar, automatiskt kan läras från omärkta och osegmenterade bildsamlingar utan övervakning. Vi demonstrerar förbättrad objektklassificering och lokalisering prestanda med hLDA över den tidigare icke-hierarkiska metoden på MSRC dataset [33].
Sivic & al.: sivic & al........................................................................................................ föreslå att gruppera visuella objekt med hjälp av ett hierarkiskt flerskiktsträd som bygger på vanliga visuella element REF.
Unsupervised discovery of visual object class hierarchies
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}