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Object Proposal via Depth Connectivity Constrained Grouping

机译：通过深度连接约束分组的对象提案

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Object proposal aims to detect category-independent object candidates with a limited number of bounding boxes. In this paper, we propose a novel object proposal method on RGB-D images with the constraint of depth connectivity, which can improve the key techniques in grouping based object proposal effectively, including segment generation, hypothesis expansion and candidate ranking. Given an RGB-D image, we first generate segments using depth aware hierarchical segmentation. Next, we combine the segments into hypotheses hierarchically on each level, and further expand these hypotheses to object candidates using depth connectivity constrained region growing. Finally, we score the object candidates based on their color and depth features, and select the ones with the highest scores as the object proposal result. We validated the proposed method on the largest RGB-D image data set for object proposal, and our method is superior to the state-of-the-art methods.
机译：对象建议旨在通过有限数量的边界框来检测与类别无关的对象候选对象。本文提出了一种基于深度连通性约束的RGB-D图像对象提议方法，该方法可以有效地改进基于对象的对象提议分组的关键技术，包括分段生成，假设扩展和候选者排名。给定RGB-D图像，我们首先使用深度感知分层分割生成分割。接下来，我们在每个级别上按层次将分段组合为假设，然后使用深度连通性受约束的区域增长将这些假设进一步扩展到对象候选对象。最后，我们根据候选对象的颜色和深度特征对其评分，然后选择得分最高的候选对象作为目标建议结果。我们在用于对象建议的最大RGB-D图像数据集上验证了该方法，该方法优于最新方法。

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