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G2MF-WA:geometric multi-model fitting with weakly annotated data

Computational Visual Media 2020年第2期6卷 135-145页

作者： Chao Zhang Xuequan Lu Katsuya Hotta Xi Yang University of Fukui Fukui910-8507Japan Deakin University Waurn Ponds3216Australia The University of Tokyo Tokyo113-8656Japan

In this paper we address the problem of geometric multi-model fitting using a few weakly annotated data points,which has been little studied so *** weak annotating(WA),most manual annotations are supposed to be correct yet inevitably mixed with incorrect *** WA data can naturally arise through interaction in various *** example,in the case of homography estimation,one can easily annotate points on the same plane or object with a single label by observing the *** by this,we propose a novel method to make full use of WA data to boost multi-model fitting ***,a graph for model proposal sampling is first constructed using the WA data,given the prior that WA data annotated with the same weak label has a high probability of belonging to the same *** incorporating this prior knowledge into the calculation of edge probabilities,vertices(i.e.,data points)lying on or near the latent model are likely to be associated and further form a subset or cluster for effective proposal *** generated proposals,α-expansion is used for labeling,and our method in return updates the *** procedure works in an iterative *** experiments validate our method and show that it produces noticeably better results than state-of-the-art techniques in most cases.

关键词： geometric multi-model fitting weak annotation multi-homography detection two-view motion segmentation

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