Abstrakt. Markov Random Fields (MRF), en formulering som ofta används i generativ bildmodellering, har länge plågats av bristen på uttryckskraft. Denna fråga beror främst på att konventionella MRF-formuleringar tenderar att använda förenklade faktorer för att fånga lokala mönster. I detta dokument går vi bortom sådana begränsningar, och föreslår en ny MRF-modell som använder fullt anslutna neuroner för att uttrycka komplexa interaktioner mellan pixlar. Genom teoretisk analys, avslöjar vi en inneboende koppling mellan denna modell och återkommande neurala nätverk, och därav härleda en approximerad feed-forward nätverk som par flera RNNs längs motsatta riktningar. Denna formulering kombinerar den uttryckskraft av djupa neurala nätverk och den cykliska beroendestrukturen av MRF i en enhetlig modell, föra modellering förmåga till en ny nivå. Med hjälp av approximationen för framåtmatning kan man också på ett effektivt sätt lära sig av data. Experimentella resultat av en rad visioner på låg nivå visar på en märkbar förbättring jämfört med toppmoderna.
Wu och Al. REF föreslog en djup variant av MRF baserad på flera återkommande neurala nätverk för visionsuppgifter.
Deep Markov Random Field for Image Modeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}