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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Fast Superpixel Segmentation with Deep Features

verfasst von : Mubinun Awaisu, Liang Li, Junjie Peng, Jiawan Zhang

Erschienen in: Advances in Computer Graphics

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, we propose a superpixel segmentation method which utilizes extracted deep features along with the combination of color and position information of the pixels. It is observed that the results can be improved significantly using better initial seed points. Therefore, we incorporated a one-step k-means clustering to calculate the positions of the initial seed points and applied the active search method to ensure that each pixel belongs to the right seed. The proposed method was also compared to other state-of-the-art methods quantitatively and qualitatively, and was found to produce promising results that adhere to the object boundaries better than others.

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Literatur
1.
Achanta, R., Shaji, A., Smith, K., Lucchi, A., Fua, P., Süstrunk, S.: SLIC superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 34(11), 2274–2282 (2012)CrossRef
2.
Gould, S., Rodgers, J., Cohen, D., Elidan, G., Koller, D.: Multi-class segmentation with relative location prior. Int. J. Comput. Vision 80(3), 300–316 (2008)CrossRef
3.
He, S., Lau, R.W.H., Liu, W., Huang, Z., Yang, Q.: SuperCNN: a superpixelwise convolutional neural network for salient object detection. Int. J. Comput. Vision 115(3), 330–344 (2015)MathSciNetCrossRef
4.
5.
Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G.E.: ImageNet classification with deep convolutional neural networks. In: NIPS, pp. 1097–1105 (2012)
6.
Li, Z., Chen, J.: Superpixel segmentation using linear spectral clustering. In: CVPR (2015)
7.
Lu, J., Yang, H., Min, D., Do, M.N.: Patch match filter: efficient edge-aware filtering meets randomized search for fast correspondence field estimation. In: CVPR (2013)
8.
Stutz, D., Hermans, A., Leibe, B.: Superpixels: an evaluation of the state-of-the-art. Comput. Vis. Image Underst. 166, 1–27 (2018)CrossRef
9.
Yan, J., Yu, Y., Zhu, X., Lei, Z., Li, S.Z.: Object detection by labeling superpixels. In: CVPR (2015)
10.
Zhao, J.X., Bo, R., Hou, Q., Cheng, M.M.: FLIC: fast linear iterative clustering with active search. In: AAAI (2018)
Metadaten
Titel
Fast Superpixel Segmentation with Deep Features
verfasst von
Mubinun Awaisu
Liang Li
Junjie Peng
Jiawan Zhang
Copyright-Jahr
2019
Buch
Advances in Computer Graphics

Print ISBN: 978-3-030-22513-1

Electronic ISBN: 978-3-030-22514-8

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-22514-8_38

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