Co-segmentation on PASCAL- Co

We present results on twenty randomly chosen sets from our  PASCAL CO dataset (see Fig. 9). We compare unsupervised method (Faktor etal. [1]), supervised methods (DOCS [2], SSNM [3]), and our results.

 

set_35

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_66

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_27

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_12

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_164

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_87

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_204

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_156

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_150

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_15

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_90

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_214

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_151

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_210

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_28

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_91

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_207

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_64

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_206

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

set_220

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GT

SSNM
DOCS
Faktor etal.
Ours

References

[1] Co-segmentation by Composition. Faktor et al. ICCV 2013

[2] Deep Object Co-Segmentation. Li et al. ACCV 2018

[3] Deep Object Co-Segmentation via Spatial-Semantic Network Modulation. Zhang et al. AAAI 2020