FLIC: Fast Linear Iterative Clustering with Active Search
Jiaxing Zhao1 Bo Ren1 Qibin Hou1 Ming-Ming Cheng1 Paul Rosin2
1CCCE, Nankai University 2Cardiff University
Abstract
In this paper, we reconsider the clustering problem for image over-segmentation from a new perspective. We propose a novel search algorithm named “active search” which explicitly considers neighboring continuity. Based on this search method, we design a back-and-forth traversal strategy and a “joint” assignment and update step to speed up the algorithm. Compared to earlier works, such as Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) and its follow-ups, who use fixed search regions and perform the assignment and the update step separately, our novel scheme reduces the number of iterations required for convergence and also improves the boundary sensitivity of the over-segmentation results. Extensive evaluations on the Berkeley segmentation benchmark verify that our method outperforms competing methods under various evaluation metrics. In particular, lowest time cost is reported among existing methods (approximately 30 fps for a 481 × 321 image on a single CPU core). To facilitate the development of over-segmentation, the code will be publicly available.
Paper
- FLIC: Fast Linear Iterative Clustering with Active Search, Jiaxing Zhao, Bo Ren, Qibin Hou, Ming-Ming Cheng, Paul Rosin, AAAI, 2018. [pdf] [Project Page] [bib] [source code]
Source Code
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@Article{ZhaoCvm2018flic, author={Zhao, Jiaxing and Bo, Ren and Hou, Qibin and Cheng, Ming-Ming and Rosin, Paul}, title={FLIC: Fast linear iterative clustering with active search}, journal={Computational Visual Media}, year={2018}, month={Dec}, day={01}, volume={4}, number={4}, pages={333--348}, doi={10.1007/s41095-018-0123-y}, url={https://doi.org/10.1007/s41095-018-0123-y} } @inproceedings{zhao2018flic, title={FLIC: Fast Linear Iterative Clustering with Active Search}, author={Zhao, Jiaxing and Bo, Ren and Hou, Qibin and Cheng, Ming-Ming}, booktitle={AAAI}, year={2018} }
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zhaojiaxing AT mail.nankai.edu.cn
您好,请问下你们的test.txt文件,是手动输入待检测图片的编号吗?我自己手动加,读取不出来
是的,只要目录正确就没什么问题,你可以确认下是不是文件路径有问题。
程老师,您好!
请问 关于 Boundary Recall 的计算方法,文章里说的都比较含糊,您有参考程序可以提供吗?
万分感谢!
您好,在我们的代码里是有计算boundary recall的部分的,您可以先看看,如果有什么不解的地方我们很乐意为您解答。
没想到这么快就得到了回复,非常感谢您!
我在仔细看一下代码,有问题再向您请教。
谢谢!
您好,十分感谢您的工作。关于代码测试boundary recall的问题,在注释掉main.cpp中的define TEST语句,得到的结果eval_bdry.txt中只有第一个数为1.其他均为0,请问为什么会出现这种情况?关于benchmark的测试代码要怎么改动才能实现呢?
再次感谢您的工作。
您好,您可以先看看是不是路径设置或者list的问题,在我们这里是可以评测的。
您好,请问您是怎么运行定义了TEST的代码呢?test.txt里的内容应该您知道怎么写吗?
陈老师您好,看到您团队这么牛,太羡慕了!
想引用您“Fast Linear Iterative Clustering with Active Search”这篇文章,不知道您发表在哪个期刊了,网上查到是CVPR2016上,但我怎么没查到啊,这些应用感觉不妥。期望您的指导!
Zhao J X, Bo R, Hou Q, et al. FLIC: Fast Linear Iterative Clustering with Active Search[J]. arXiv preprint arXiv:1612.01810, 2016.
发表在AAAI 2018会议。这个页面上方有BibTex和引用格式。
非常感谢作者及时回复!
不用客气
请问有matlab的嘛,或者实现matlab接口的?
source 文件夹下的correspondPixels.mexw64是实现什么功能的呢
没有matlab版本的实现,那个文件是评测的时候计算像素间距离的
您好,我在调试这个程序的时候,发现缺少segment.cu文件,不知道这个是怎么办?
这个用不到,直接删掉吧。后续我们好好clean一下
您好,代码里string ground_truth(“E:/Dataset/BSR/BSDS500/Annotations/”); 好像没有用到啊,还有这个Annotations是数据集自带的还是?
没有用到,代码没有clean
您好,能给我说下完整的运行环境吗?是win7+opencv3.0+vs2013+cuda7.5吗?谢谢您啦
或者您可否详细告知我程序运行环境及配置方法。
您好,我在github上添加了README,里面有代码的运行环境.
caffe and CRF 这篇文章里我没有发现用到啊,还有README里面也提到这个ipython notebook DSS-tutorial.ipynb,具体是什么情况,您能详细和我说说麽
不好意思不好意思,是我的失误,README已经重新写了,请您再看看.
您好,我得到的初步结果是聚类的不同颜色块 ,请问怎样才能得到论文的效果图呢。我对OPENCV不熟悉,麻烦指教啦
这个是在draw_border那个函数里面写的,您可以看看代码,得到了每一个像素的标签值之后,我们为了能够更好的使用结果,输出了这种颜色块。您需要什么输出使用imwrite函数处理相应的mat就行了。
您好,OpenCV是哪个版本的呢?我配置的是2.4.9.但是有好多语法错误,感觉是版本有问题呢
我们用的是opencv3.0, VS版本是VS2013,您可以试试
作者您好,请问您这篇文章最终发哪儿了,怎么引用呢?非常感谢!
谢谢。引用格式的bibTex在这个页面上方。发在AAAI 2018会议上了。
您好,程老师,请问有没有ubuntu版本的代码?非常感谢。
暂时还没有,之后会在ubuntu上实现。
Salient Object Detection: A Survey. A Borji, MM Cheng, H Jiang, J Li, arXiv eprint, 2014 程老师有这篇的中文版本吗
目前还没有
我是研一刚入门,这篇综述的全英文文章读起来有很多专业词汇,很吃力。您有显著性相关中文文章可以推荐给我,不胜感激
中文的建议阅读:https://mmcheng.net/salobj/ 和 https://mmcheng.net/paperreading/
谢谢程老师
您好,我看文章里说代码是开源的,请问在哪里可以下载呢?
18年才正式发表。目前还在整理。做这个工作的学生近期在期末考试,后面会加速整理。
Thank you !我时刻关注着^_^。
代码已经公开