De flesta state-of-the-art tekniker för flerklassig bildsegmentering och märkning använder villkorliga slumpmässiga fält definierade över pixlar eller bildregioner. Medan regionnivåmodeller ofta har tät parvis anslutning, pixel-nivå modeller är betydligt större och har endast tillåtet gles grafstrukturer. I detta papper anser vi att fullt anslutna CRF-modeller definieras på den kompletta uppsättningen pixlar i en bild. De resulterande graferna har miljarder kanter, vilket gör traditionella inferensalgoritmer opraktiska. Vårt huvudsakliga bidrag är en mycket effektiv approximativ inferencealgoritm för fullt anslutna CRF-modeller där de pairwise edge potentials definieras av en linjär kombination av Gaussian-kärnor. Våra experiment visar att tät konnektivitet på pixelnivå avsevärt förbättrar segmentering och märkning noggrannhet.
Exempelvis definieras kantpotentialerna i REF av en linjär kombination av Gaussiska kärnor.
Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials
{'venue': 'Advances in Neural Information Processing Systems 24 (2011) 109-117', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}