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Perceptual Grouping Using Superpixels

机译：使用超像素的感知分组

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Perceptual grouping plays a critical role in both human and computer vision. However, with the object categorization community's preoccupation with object detection, interest in perceptual grouping has waned. The reason for this is clear: the object-independent, mid-level shape priors that form the basis of perceptual grouping are subsumed by the object-dependent, high-level shape priors defined by a target object. As the recognition community moves from object detection back to object recognition, a linear search through a large database of target models is intractable, and perceptual grouping will be essential for sub-linear scaling. We review two approaches to perceptual grouping based on grouping superpixels. In the first, we use symmetry to group superpixels into symmetric parts, and then group the parts to form structured objects. In the second, we use contour closure to group superpixels, yielding a figure-ground segmentation.
机译：感知分组在人类和计算机视觉中都扮演着至关重要的角色。但是，随着对象分类社区对对象检测的关注，对感知分组的兴趣已经减弱。这样做的原因很清楚：构成感知分组基础的与对象无关的中级形状先验被目标对象定义的与对象相关的高级形状先验包含。随着识别社区从对象检测回到对象识别，通过庞大的目标模型数据库进行线性搜索变得十分棘手，而感知分组对于亚线性缩放至关重要。我们回顾了基于分组超像素的两种感知分组方法。首先，我们使用对称性将超像素分组为对称部分，然后将这些部分分组以形成结构化对象。在第二步中，我们使用轮廓闭合将超像素分组，从而产生图形-地面分割。

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