Počet záznamů: 1  

Texture Segmentation Benchmark

  1. 1.
    SYSNO ASEP0545221
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JČlánek ve WOS
    NázevTexture Segmentation Benchmark
    Tvůrce(i) Mikeš, Stanislav (UTIA-B) RID
    Haindl, Michal (UTIA-B) RID, ORCID
    Celkový počet autorů2
    Zdroj.dok.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - : IEEE Computer Society - ISSN 0162-8828
    Roč. 44, č. 9 (2022), s. 5647-5663
    Poč.str.16 s.
    Forma vydáníTištěná - P
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.US - Spojené státy americké
    Klíč. slovaBenchmark ; Image segmentation ; Texture segmentation ; (Un)supervised segmentation ; Segmentation criteria ; Scale, rotation and illumination invariants
    Vědní obor RIVBD - Teorie informace
    Obor OECDRobotics and automatic control
    CEPGA19-12340S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Způsob publikováníOmezený přístup
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    UT WOS000836666600081
    EID SCOPUS85105053349
    DOI10.1109/TPAMI.2021.3075916
    AnotaceThe Prague texture segmentation data-generator and benchmark (\href{https://mosaic.utia.cas.cz}{mosaic.utia.cas.cz}) is a web-based service designed to mutually compare and rank (recently nearly 200) different static and dynamic texture and image segmenters, to find optimal parametrization of a segmenter and support the development of new segmentation and classification methods. The benchmark verifies segmenter performance characteristics on potentially unlimited monospectral, multispectral, satellite, and bidirectional texture function (BTF) data using an extensive set of over forty prevalent criteria. It also enables us to test for noise robustness and scale, rotation, or illumination invariance. It can be used in other applications, such as feature selection, image compression, query by pictorial example, etc. The benchmark's functionalities are demonstrated in evaluating several examples of leading previously published unsupervised and supervised image segmentation algorithms. However, they are used to illustrate the benchmark functionality and not review the recent image segmentation state-of-the-art.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2023
    Elektronická adresahttps://ieeexplore.ieee.org/document/9416785
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.