基于视听线索的联合物体与材料类别分割
计算机视觉与模式识别
2016-01-12 v1 声音
摘要
仅从视觉线索识别物体并推断材料属性并非总是可行，因为物体可能看起来视觉相似却由非常不同的材料制成。因此，在本文中，我们提出一种方法，用稀疏听觉线索增强可用的密集视觉线索，以估计密集的物体和材料标签。由于物体类别和材料属性的估计互为信息，我们使用随机场框架联合优化我们的多输出标注。我们在一个新的具有配对视听数据的数据集上评估我们的系统，该数据集已公开可用。我们证明这种物体和材料标签的联合估计显著优于单独估计任一类别。
引用
@article{arxiv.1601.02220,
title = {Joint Object-Material Category Segmentation from Audio-Visual Cues},
author = {Anurag Arnab and Michael Sapienza and Stuart Golodetz and Julien Valentin and Ondrej Miksik and Shahram Izadi and Philip Torr},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.02220},
year = {2016}
}
备注
Published in British Machine Vision Conference (BMVC) 2015