A Unified Model for Using the Higher-order Information in Semantic Segmentation Tasks
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 459
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
COMCONF03_300
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396
چکیده مقاله:
In this paper we propose a unified model for exploiting independent tasks of: Object recognition and Scene classification in Semantic segmentation task. These independent tasks is used as higher-order information in the Conditional Markov Random Field (CRF) framework. Our main contribution is constructing an structure for the CRF in combining aforementioned independent modules and defining resulting energy function for the CRF. Another contribution of this paper is implementing a heuristic approach for scene classification module in our problem. Recent researches in deep learning methods have shown promising results in many area of computer vision. In this paper we have used features extracted from Convolutional Neural Network in the object recognition and scene classification as two independent module. We have shown improvement results by adding these higher-order information to the model in semantic segmentation task on the two challenging datasets of 21-MSRC and Stanford Background dataset.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ebrahim Soroush
Amirkabir University of Technology
Abolghasem A raie
Amirkabir University of Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :