Hierarkiska villkorliga slumpmässiga fält har framgångsrikt tillämpats på objektsegmentering. En orsak är deras förmåga att införliva kontextuell information i olika skalor. Dessa modeller tillåter dock inte att flera etiketter tilldelas en enda nod. På högre skalor i bilden ger detta en alltför förenklad modell, eftersom flera klasser kan förväntas dyka upp inom en region. Denna förenklade modell begränsar särskilt den påverkan som observationer i större skala kan ha på CRF-modellen. Försummelse av informationen på större skalor är inte önskvärt eftersom klassificeringsskattningar baserade på dessa skalor är mer tillförlitliga än på mindre, bullersammare skalor. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ny potential, kallad harmonipotential, som kan koda alla möjliga kombinationer av klassetiketter. Vi föreslår en effektiv provtagningsstrategi som gör det underliggande optimeringsproblemet hanterbart. Resultaten visar att vår strategi ger toppmoderna resultat på två utmanande datauppsättningar: Pascal VOC 2009 och MSRC-21.
Ref modellerar också den globala bildklassificeringen i CRF.
Harmony potentials for joint classification and segmentation
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}