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其实,在看这篇文章前,我就有一个idea,等看到这篇文章我就崩溃了
这篇是上一篇的发展,所用技术感觉更加靠谱了。有两大改进:
1、不是基于像素,而是基于超像素。
超像素的概念跟基于对象的图像分析中的“object”概念相近,但是个人理解,这两个概念还不一样。区别在于level上,object应该比Superpixel要高那么一点点,而Superpixel应该是介于pixel和object之间的一个概念。superpixel更类似于patch,该单元内具有某种一致性homogeneous,可以是图像经过过分割(over-segmentation)获得。
超像素对于像素级的优势,正如对象对于像素的优势。前者都不容易受噪声干扰,后续处理的计算量降低了。
2、多尺度CRF的概念更加清晰
模型的抽象形式:
具体形式
fa是超像素与标记之间的关系
fb是相邻超像素之间的关系,用的boundary概率
fc是全局标记特征
这三级特征都是在contex特征的基础上建立的。
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GMT+8, 2025-2-16 11:26
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