کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6940442 | 1450013 | 2018 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Iterative spectral clustering for unsupervised object localization
ترجمه فارسی عنوان
خوشه طیفی جریانی برای محلی سازی شیء بدون نظارت
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
This paper addresses the problem of unsupervised object localization in an image. Unlike previous supervised and weakly supervised algorithms that require bounding box or image level annotations for training classifiers, we propose a simple yet effective technique for localization using iterative spectral clustering. This iterative spectral clustering approach along with appropriate cluster selection strategy in each iteration naturally helps in searching of object region in the image. In order to estimate the final localization window, we group the proposals obtained from the iterative spectral clustering step based on the perceptual similarity, and average the coordinates of the proposals from the top scoring groups. We benchmark our algorithm on challenging datasets like Object Discovery and PASCAL VOC 2007, achieving an average CorLoc percentage of 51% and 35% respectively which is comparable to various other weakly supervised algorithms despite being completely unsupervised.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 106, 15 April 2018, Pages 27-32
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 106, 15 April 2018, Pages 27-32
نویسندگان
Aditya Vora, Shanmuganathan Raman,