I detta dokument föreslår vi tekniker för att använda två kompletterande bottom-up funktioner, bildkanter och textur patchar, för att styra uppifrån-och-ner objekt segmentering mot högre precision. Vi bygger på den delbaserade posletdetektorn, som kan förutsäga masker för många delar av ett objekt. För detta ändamål utökar vi poleter till 19 andra kategorier förutom person. Vi anpassar icke-rigidly dessa delar upptäckter till potentiella objekt konturer i bilden, både för att öka precisionen i den förutsagda objekt masken och för att sortera ut falska positiva. Vi samlar rumsligt objektinformation via en variationell utjämningsteknik samtidigt som vi ser till att objektområdena inte överlappar varandra. Slutligen föreslår vi att den segmentering som bygger på självlikhet definieras på små bildlappar. Vi får konkurrenskraftiga resultat på det utmanande Pascal VOC-riktmärket. På fyra klasser uppnår vi de bästa siffrorna hittills.
I REF användes en delbaserad poseletdetektor för att utföra segmentering genom att icke-styrt anpassa detektionerna till potentiella objektkonturer.
Object segmentation by alignment of poselet activations to image contours
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}