Learning saliency maps for object categorization

Franck Moosmann 1 Diane Larlus 1 Frédéric Jurie 1
1 LEAR - Learning and recognition in vision
GRAVIR - IMAG - Graphisme, Vision et Robotique, Inria Grenoble - Rhône-Alpes, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : FR71
Abstract : We present a novel approach for object category recognition that can find objects in challenging conditions using visual attention technique. It combines saliency maps very closely with the extraction of random subwindows for classification purposes. The maps are built online by the classifier while being used by it to classify the image.
Type de document :
Communication dans un congrès
International Workshop on The Representation and Use of Prior Knowledge in Vision (in ECCV '06), May 2006, Graz, Austria
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [32 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00203726
Contributeur : Hal System <>
Soumis le : lundi 21 janvier 2008 - 14:17:41
Dernière modification le : mardi 5 juin 2018 - 18:00:02
Document(s) archivé(s) le : mardi 13 avril 2010 - 17:01:36

Fichier

MLJ06.pdf
Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Identifiants

  • HAL Id : hal-00203726, version 1

Collections

IMAG | INRIA | UGA

Citation

Franck Moosmann, Diane Larlus, Frédéric Jurie. Learning saliency maps for object categorization. International Workshop on The Representation and Use of Prior Knowledge in Vision (in ECCV '06), May 2006, Graz, Austria. 〈hal-00203726〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

679

Téléchargements de fichiers

659