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上传时间: 2021-03-18
详细说明：我们提出了一种精炼算法，该算法可在大型，非结构化且嘈杂的互联网图像集合上运行从在线对象查询返回。我们介绍了精简集的概念，它是干净，连贯的，并且内部图像的结构化子集。此外，感兴趣的对象会在整个蒸馏套。我们的方法是无监督的，基于新颖的聚类方案，可以解决蒸馏和对象分割问题同时发生。从本质上讲，我们不是提炼图像集合，而是提炼松散切除的前景“形状”的集合，这些形状可能包含也可能不包含所查询的对象。我们的钥匙观察结果激发了我们的聚类方案，那就是离群形状在本质上应该是随机的，相反，紧密包围目标对象的外围形状往往会被相似的形状很好地支撑在类似的视图中捕获。我们分析候选前景细分之间的共性，而不是为了分析它们的语义，但是只需将相似的形状聚类并仅考虑最重要的聚类即可代表非平凡的形状。我们显示出，如果保守地进行调整，我们的蒸馏算法能够提取真实的inliers的近乎完美的子集。此外，我们证明我们的技术在以下方面具有良好的可扩展性：随着收藏品的增长，准确率仍然很高。我们用以下方法证明了蒸馏结果的实用性许多有趣的图形应用程序。
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