Co-segmentation non-supervisée d'images utilisant les distances de Sinkhorn

Abstract

Nous proposons une formulation convexe et robuste du problème de co-segmentation non supervisée de paire d'images. Ce modèle définit l'adéquation statistique des régions segmentées dans le cadre du transport optimal, en mesurant le coût de transport entre les histogrammes de descripteurs (ici la couleur). Afin de réduire la complexité de mise en oeuvre de ce modèle, les coûts de transport optimaux sont approchés par les distances de Sinkhorn, qui sont formulées comme la régularisation entropique du transport optimal. Un algorithme itératif exploitant la formulation primale-duale du problème est utilisé pour résoudre le problème de manière efficace et exacte.