Semi-supervised Learning for Large Scale Image Cosegmentation

This paper introduces to use semi-supervised learning for large scale image co segmentation. Different from traditional unsupervised co segmentation that does not use any segmentation ground truth, semi-supervised co segmentation exploits the similarity from both the very limited training image fore...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	2013 IEEE International Conference on Computer Vision s. 393 - 400
Hlavní autoři:	Wang, Zhengxiang, Liu, Rujie
Médium:	Konferenční příspěvek Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.12.2013
Témata:	Binary quadratic programming problem Computer vision Energy conservation Energy management Energy minimization function Ground truth Histograms Image cosegmentation Image segmentation Iterative algorithms Mathematical analysis Mathematical models Minimization Quadratic programming Segmentation Segments Semi-supervised learning Semisupervised learning Training Training data Vectors
ISSN:	1550-5499
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!