Bilaterala filter har bred spridning användning på grund av deras kantbevarande egenskaper. Det vanliga användningsfallet är att manuellt välja en parametrisk filtertyp, vanligtvis ett Gaussiskt filter. I detta papper kommer vi att generalisera parametriseringen och i synnerhet härleda en gradient nedstigning algoritm så att filterparametrarna kan läras från data. Denna härledning gör det möjligt att lära sig linjära filter med hög dimension som fungerar i glest befolkade utrymmen. Vi bygger på permutohedral lattice-konstruktionen för effektiv filtrering. Förmågan att lära sig mer allmänna former av högdimensionella filter kan användas i flera olika tillämpningar. För det första demonstrerar vi användningen i applikationer där applikation med ett enda filter önskas av runtime-skäl. Vidare visar vi hur denna algoritm kan användas för att lära sig de pairwise potentialerna i tätt sammankopplade villkorliga slumpmässiga fält och tillämpa dessa på olika bildsegmenteringsuppgifter. Slutligen introducerar vi lager av bilaterala filter i CNN och föreslår bilaterala neurala nätverk för användning av högdimensionella glesa data. Den här vyn ger nya sätt att koda modellstruktur till nätverksarkitekturer. En rad olika experiment validerar empiriskt användningen av allmänna former av filter.
REF introducerar det bilaterala filtret för att lära sig den specifika parvisa potentialen inom CNN.
Learning Sparse High Dimensional Filters: Image Filtering, Dense CRFs and Bilateral Neural Networks
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}