CPMC: Automatic Object Segmentation Using Constrained Parametric Min-Cuts

We present a novel framework to generate and rank plausible hypotheses for the spatial extent of objects in images using bottom-up computational processes and mid-level selection cues. The object hypotheses are represented as figure-ground segmentations, and are extracted automatically, without prio...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 2012-07, Vol.34 (7), p.1312-1328
Hauptverfasser: Carreira, J., Sminchisescu, C.
Format: Artikel
Sprache:eng
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