Sammanfattning av denna webbsida: Image segmentation har många tillämpningar som sträcker sig från maskininlärning till medicinsk diagnos. I detta dokument föreslår vi en ram för segmentering av bilder baserade på superpixlar och algoritmer för gemenskapsidentifiering i grafer. Super-pixel presegmentation steg minskar antalet noder i grafen, vilket gör metoden förmågan att bearbeta stora bilder. Dessutom ger community detektionsalgoritmer mer exakt segmentering än traditionella metoder, såsom de som bygger på spektral graf partition. Vi jämför också vår metod med två algoritmer: a) den grafbaserade metoden av Felzenszwalb och Huttenlocher och b) den konturbaserade metoden av Arbelaez. Resultaten har visat att vår metod ger mer exakt segmentering och är snabbare än båda.
Linares m.fl. REF föreslog också en algoritm baserad på gemenskapens detektionsalgoritmer.
Segmentation of large images based on super-pixels and community detection in graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}