Multiscale combinatorial grouping
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/26949
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2014
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
We propose a unified approach for bottom-up hierarchical image segmentation and object candidate generation for recognition, called Multiscale Combinatorial Grouping (MCG). For this purpose, we first develop a fast normalized cuts algorithm. We then propose a high-performance hierarchical segmenter that makes effective use of multiscale information. Finally, we propose a grouping strategy that combines our multiscale regions into highly-accurate object candidates by exploring efficiently their combinatorial space. We conduct extensive experiments on both the BSDS500 and on the PASCAL 2012 segmentation datasets, showing that MCG produces state-of-the-art contours, hierarchical regions and object candidates.
CitacióArbelaez, P. [et al.]. Multiscale combinatorial grouping. A: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. "2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 23-28 June 2014, Columbus, Ohio: proceedings". Columbus, Ohio: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2014, p. 328-335.
ISBN978-1-4799-5117-8
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
MCG_CVPR2014.pdf | 2,283Mb | Visualitza/Obre |