The image parsing process gives lab

The image parsing process gives labels to image regions, as well as information including shape, semantics and context. Although it is one of the most important features in the human visual system, automatic image parsing using computer vision techniques remains difficult due to computational issue. In this paper we introduce a novel method to address this limitation. Our system models an image as a set of regions and uses a novel hypotheses generation algorithm to get possible image parsing solutions for final re-scoring. Our proposed hypotheses generation algorithm, called Loopy Dynamic Programming (LDP), handles large search space efficiently and gives good parsing hypotheses for testing. With such capacity, we are able to apply more precise and complex image models to achieve better performance. In addition, our system can perform image segmentation, detection and classification simultaneously. Experimental results using Pascal VOC 2007 dataset show that the proposed technique achieves very promising performance in all the three tasks.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภาพที่แยกวิเคราะห์กระบวนการให้ป้ายชื่อภาพภูมิภาค รวมทั้งข้อมูลรวมทั้งรูปร่าง ความหมาย และบริบท แม้ว่าจะเป็นหนึ่งในคุณสมบัติสำคัญที่สุดในระบบภาพบุคคล ภาพอัตโนมัติแยกวิเคราะห์โดยใช้เทคนิคการมองคอมพิวเตอร์ยังคงยากเนื่องจากปัญหาคำนวณ ในเอกสารนี้ เราแนะนำวิธีนวนิยายเพื่อแก้ไขข้อจำกัดนี้ ระบบของเรารุ่นภาพเป็นชุดของภูมิภาค และใช้ขั้นตอนวิธีในการสร้างสมมุติฐานนวนิยายจะได้รูปแยกโซลูชั่นสำหรับขั้นสุดท้ายอีกครั้งให้คะแนน เราเสนอสมมุติฐานสร้างอัลกอริทึม เรียกว่าเป็นวงแหวนแบบไดนามิกโปรแกรม (LDP), จัดการพื้นที่ค้นหาขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และให้สมมุติฐานดีแยกวิเคราะห์ทดสอบ ด้วยเช่นกำลังการผลิต เราจะสามารถใช้ขึ้นชัดเจน และซับซ้อนรูปรุ่นให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น แห่ง ระบบของเราสามารถทำการแบ่งภาพ การตรวจหา และการจัดประเภทพร้อมกัน ผลทดลองโดยใช้ชุดข้อมูล 2007 VOC ปาสกาลแสดงว่า เทคนิคการนำเสนอได้รับประสิทธิภาพมากสัญญาในงานสามทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนการแยกภาพให้ป้ายไปยังภูมิภาคภาพเช่นเดียวกับข้อมูลรวมถึงรูปทรงความหมายและบริบท แม้ว่ามันจะเป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดในระบบการมองเห็นของมนุษย์ภาพอัตโนมัติแยกโดยใช้เทคนิคคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ยังคงเป็นเรื่องยากเนื่องจากปัญหาการคำนวณ ในบทความนี้เราจะแนะนำวิธีการใหม่ในการอยู่ที่ข้อ จำกัด นี้ แบบจำลองระบบภาพของเราเป็นชุดของภูมิภาคและใช้สมมติฐานนวนิยายรุ่นอัลกอริทึมที่จะได้รับภาพที่เป็นไปได้การแก้ปัญหาการแยกวิเคราะห์สำหรับการให้คะแนนสุดท้าย สมมติฐานของเราที่นำเสนอขั้นตอนวิธีการผลิตที่เรียกว่าวงแหวนการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก (LDP) จัดการพื้นที่ค้นหาขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพและให้สมมติฐานการแยกที่ดีสำหรับการทดสอบ มีกำลังการผลิตดังกล่าวเราสามารถที่จะใช้รูปแบบของภาพได้อย่างแม่นยำมากขึ้นและซับซ้อนเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพที่ดีขึ้น นอกจากนี้ระบบของเราสามารถดำเนินการแบ่งส่วนภาพการตรวจจับและการจัดพร้อมกัน ผลการทดลองใช้ชุดการแสดง Pascal VOC 2007 ว่าเทคนิคที่นำเสนอผลการดำเนินงานที่ประสบความสำเร็จมีแนวโน้มมากในทุกสามงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภาพแจงกระบวนการให้ภาพป้ายไปยังภูมิภาค ตลอดจนข้อมูล ได้แก่ รูปร่าง ความหมายและบริบท แม้ว่าจะเป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดในระบบการมองเห็นของมนุษย์ แจงภาพอัตโนมัติโดยใช้เทคนิคคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ยังคงยากเนื่องจากปัญหาในการคำนวณ ในกระดาษนี้เราแนะนำวิธีการใหม่เพื่อแก้ไขข้อจำกัดนี้ระบบของเรารูปแบบภาพเป็นชุดของภูมิภาค และใช้วิธีการผลิตเพื่อให้ได้ภาพนวนิยายสมมติฐานที่เป็นไปได้การแก้ไขเป็นคะแนนสุดท้าย เราเสนอสมมติฐานวิธีการผลิตเรียกว่าการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกเป็นวงแหวน ( LDP ) ที่จับพื้นที่ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และช่วยให้ค้นหาดีแจงสมมติฐานเพื่อการทดสอบ ด้วยศักยภาพดังกล่าวเราสามารถที่จะนำภาพที่แม่นยำมากขึ้นและซับซ้อนรูปแบบเพื่อให้บรรลุประสิทธิภาพที่ดีขึ้น นอกจากนี้ ระบบของเราสามารถดําเนินการแบ่งส่วนภาพ , การตรวจสอบและจัดพร้อมกัน ผลการทดลองใช้ปาสคาลสำหรับ 2007 ข้อมูลแสดงให้เห็นว่า เทคนิคที่นำเสนอใช้งานมีแนวโน้มมากในทั้งสามงาน