野外椭圆参数估计：用于圆形餐具的椭圆检测
计算机视觉与模式识别
2024-05-14 v1
摘要
椭圆估计是食物图像处理中的重要议题，因为它可以用来参数化盘子和碗，从而用于估计相机视角和食物份额。自动检测盘子和碗的椭圆边缘并为数据"in-the-wild"估计其椭圆参数具有挑战性：可能使用多样的摄像机角度和盘子形状，背景噪声较大，图像中可能存在多个非均匀的盘子和碗。近期的基础模型发展为零样本语义理解和对象分割提供了有前景的能力。然而，这些模型生成的盘子和碗的输出掩模边界在一致性和精确度上常常不如传统椭圆拟合方法。在本文中，我们将椭圆拟合与由零样本基础模型提取的语义信息相结合，提出WildEllipseFit方法，用于检测和估计盘子和碗的椭圆边缘。在我们提出的Yummly-ellipse数据集上进行评估，表明该方法在实际场景中具有有效性和零样本能力。
引用
@article{arxiv.2405.07121,
title = {In The Wild Ellipse Parameter Estimation for Circular Dining Plates and Bowls},
author = {Akil Pathiranage and Chris Czarnecki and Yuhao Chen and Pengcheng Xi and Linlin Xu and Alexander Wong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.07121},
year = {2024}
}