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.
Krähenbühl och Koltun REF överväga fullt anslutna villkorliga slumpmässiga fält (CRF) med Gaussian edge potentials.
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']}