Abstract-A typisk scen kategori innehåller ett enormt antal distinkta scen konfigurationer som består av objekt och regioner av olika former i olika layouter. I detta dokument föreslår vi först en representation som kallas hierarkisk rymdtimling (HST) för att kvantifiera det enorma och kontinuerliga scenkonfigurationsutrymmet. Därefter förstärker vi HST med attribut (nomen och adjektiv) för att beskriva föremålens och regionernas semantik inom en scen. Vi presenterar en svagt övervakad metod för att samtidigt lära scenen konfigurationer och attribut från en samling av naturliga bilder i samband med beskrivande text. De exakta platserna för attribut är okända i inmatningen och kartläggs till HST noder genom lärande. Vi börjar med en fullständig HST, vi iterativt uppskatta HST-modellen under en lärande-för-parsing ram. Med tanke på en testbild beräknar vi det mest sannolika parsträdet med tillhörande attribut genom dynamisk programmering. Vi analyserar kvantitativt HST:s representativa effektivitet, visar att den inlärda representationen är mindre tvetydig och har semantiskt meningsfulla inre begrepp. I applikationer tillämpar vi vår modell på fyra uppgifter: scenklassificering, attributigenkänning, attribut lokalisering, och pixel-wise scen märkning, och visa prestandaförbättringar samt högre effektivitet.
Bland dessa verk, den hierarkiska rymden tiling (HST) föreslås av Wang et al. REF, som tillämpades för att kvantifiera den enorma och kontinuerliga scen konfiguration utrymme, verkade vara den mest relaterade till vår.
Learning Hierarchical Space Tiling for Scene Modeling, Parsing and Attribute Tagging
{'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']}