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【24h】

Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation

机译：轮廓检测和分层图像分割

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This paper investigates two fundamental problems in computer vision: contour detection and image segmentation. We present state-of-the-art algorithms for both of these tasks. Our contour detector combines multiple local cues into a globalization framework based on spectral clustering. Our segmentation algorithm consists of generic machinery for transforming the output of any contour detector into a hierarchical region tree. In this manner, we reduce the problem of image segmentation to that of contour detection. Extensive experimental evaluation demonstrates that both our contour detection and segmentation methods significantly outperform competing algorithms. The automatically generated hierarchical segmentations can be interactively refined by user-specified annotations. Computation at multiple image resolutions provides a means of coupling our system to recognition applications.
机译：本文研究了计算机视觉中的两个基本问题：轮廓检测和图像分割。我们为这两项任务提供了最新的算法。我们的轮廓检测器将多个局部线索组合到基于光谱聚类的全球化框架中。我们的分割算法由通用机制组成，用于将任何轮廓检测器的输出转换为分层区域树。通过这种方式，我们将图像分割的问题减少到轮廓检测的问题。广泛的实验评估表明，我们的轮廓检测和分割方法均明显优于竞争算法。自动生成的分层细分可以通过用户指定的注释进行交互式地优化。以多种图像分辨率进行计算提供了一种将我们的系统耦合到识别应用程序的方法。

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