Abstrakt. Representera objekt med hjälp av element från en visuell ordbok används ofta i objektdetektering och kategorisering. Tidigare arbete med ordlista lärande har visat förbättringar i noggrannheten av objektdetektion och kategorisering genom att lära sig diskriminativa ordböcker. Men ingen av dessa ordböcker lärs för gemensam objekt kategorisering och segmentering. Dessutom görs ordlistans lärande ofta åtskilt från klassifieringsträningen, vilket minskar modellens diskriminerande kraft. I detta dokument formulerar vi det semantiska segmenteringsproblemet som en gemensam kategorisering, segmentering och ordlista inlärningsproblem. I detta syfte föreslår vi en latent villkorad slumpmässig fält (CRF) modell där de observerade variablerna är pixel kategori etiketter och latenta variabler är visuella orduppdrag. CRF energi består av en nedifrån-och-upp segmentering kostnad, en top-down påse (latent) ord kategorisering kostnad, och en ordbok inlärningskostnad. Tillsammans, dessa kostnader fånga relationer mellan bildfunktioner och visuella ord, samband mellan visuella ord och objektkategorier, och rumsliga relationer mellan visuella ord. Segmentering, kategorisering, och ordbok lärande parametrar lärs gemensamt med latent strukturella SVMs, och segmentering och visuella ord uppgifter härleds gemensamt med hjälp av energiminimering tekniker. Experiment på Graz02- och CamVid-dataseten visar resultatet av vårt tillvägagångssätt.
Mer nyligen, ordbok lärande kombineras med latent strukturerad-SVM för semantiska segmentering REF, där latenta variabler är visuell ordtilldelning och helt per-pixel märkta bilder antas som träningsdata.
Visual dictionary learning for joint object categorization and segmentation
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}