Multiscale combinatorial grouping for image segmentation and object proposal generation
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/105287
Tipus de documentArticle
Data publicació2017-01-01
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 proposal 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 proposals by exploring efficiently their combinatorial space. We also present Single-scale Combinatorial Grouping (SCG), a faster version of MCG that produces competitive proposals in under five seconds per image. We conduct an extensive and comprehensive empirical validation on the BSDS500, SegVOC12, SBD, and COCO datasets, showing that MCG produces state-of-the-art contours, hierarchical regions, and object proposals.
CitacióPont, J., Arbelaez, Pablo Andrés, Barron, J., Marques, F., Malik, J. Multiscale combinatorial grouping for image segmentation and object proposal generation. "IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence", 1 Gener 2017, vol. 39, núm. 1, p. 128-140.
ISSN0162-8828
Versió de l'editorhttp://ieeexplore.ieee.org/document/7423791/?reload=true
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
1503.00848.pdf | 7,430Mb | Visualitza/Obre |