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2014 | OriginalPaper | Chapter

A Novel Topic-Level Random Walk Framework for Scene Image Co-segmentation

Authors : Zehuan Yuan, Tong Lu, Palaiahnakote Shivakumara

Published in: Computer Vision – ECCV 2014

Publisher: Springer International Publishing

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Image co-segmentation is popular with its ability to detour supervisory data by exploiting the common information in multiple images. In this paper, we aim at a more challenging branch called scene image co-segmentation, which jointly segments multiple images captured from the same scene into regions corresponding to their respective classes. We first put forward a novel representation named

Visual Relation Network

(VRN) to organize multiple segments, and then search for meaningful segments for every image through voting on the network. Scalable topic-level random walk is then used to solve the voting problem. Experiments on the benchmark MSRC-v2, the more difficult LabelMe and SUN datasets show the superiority over the state-of-the-art methods.

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Metadata
Title
A Novel Topic-Level Random Walk Framework for Scene Image Co-segmentation
Authors
Zehuan Yuan
Tong Lu
Palaiahnakote Shivakumara
Copyright Year
2014
Publisher
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-10590-1_45

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