ImageNet中利用窗口上下文的物体定位
计算机视觉与模式识别
2015-08-05 v2
摘要
我们提出一种标注ImageNet中物体位置的方法。传统上，这被视为图像窗口分类问题，其中每个窗口独立考虑并仅基于其外观评分。相反，我们提出一种方法，在图像中所有其他窗口的上下文中为每个候选窗口评分，考虑它们在外观空间的相似性以及它们在图像平面中的空间关系。我们设计了一个快速且精确的过程来优化图像中所有候选窗口的评分函数，并使用结构化输出回归学习其参数。我们在ImageNet的92000张图像上证明，相比最近独立评分窗口的技术，这显著改进了定位。
引用
@article{arxiv.1501.01181,
title = {Object localization in ImageNet by looking out of the window},
author = {Alexander Vezhnevets and Vittorio Ferrari},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.01181},
year = {2015}
}
备注
in BMVC 2015