基于定位的检测：免维护的变化物体检测器

近期研究表明，自定位性能是衡量变化检测中变化似然（LoC）的一个非常有用的指标。本文将这一“基于定位的检测（detection-by-localization）”方案研究拓展至一种新颖的通用任务——物体级变化检测。在我们的框架中，给定的查询图像被分割为物体级子图像（称为“场景部件”），随后通过基于定位的检测方案转换为子图像级的像素级 LoC 图。我们的方法将自定位系统建模为一个排序函数，输出参考图像的排序列表，而无需相关性分数。得益于这一新设定，我们可将方法推广到广泛的自定位系统类别。这种基于排序的自定位模型允许通过源自多模态信息检索（MMR）领域的无监督排序融合，来融合来自不同模态的自定位结果。