Abstract-This paper introducerar en ny rigorös teoretisk ram för att hantera diskret MRF-baserad optimering i datorseende. Ett sådant ramverk utnyttjar den kraftfulla tekniken med Dual Decomposition. Den bygger på ett projicerat undergradientsystem som försöker lösa ett MRF-optimeringsproblem genom att först bryta ner det i en uppsättning lämpligt utvalda underproblem, och sedan kombinera sina lösningar på ett principfast sätt. För att bestämma gränserna för denna metod, analyserar vi de villkor som dessa subproblem måste uppfylla och visa den extrema generalitet och flexibilitet i ett sådant tillvägagångssätt. Vi visar därmed att genom att på lämpligt sätt välja vilka underproblem man ska använda, kan man designa nya och mycket kraftfulla MRF-optimeringsalgoritmer. Till exempel, på detta sätt kan vi härleda algoritmer som: 1) generalisera och utvidga state-of-the-art meddelande-passing metoder, 2) optimera mycket tight LP-relaxations till MRF optimering, och 3) dra full nytta av den speciella struktur som kan existera i synnerhet MRFs, vilket gör det möjligt att använda effektiva inference tekniker såsom t.ex. graf-cut-baserade metoder. Teoretisk analys av gränserna relaterade till de olika algoritmer som härleds från vårt ramverk och experimentella resultat/jämförelser med hjälp av syntetiska och verkliga data för en mängd olika uppgifter i datorseende visar de extrema potentialerna i vårt tillvägagångssätt.
När det tillämpas på MRF energiminimering, är det relaterat till LP avkoppling REF.
MRF Energy Minimization and Beyond via Dual Decomposition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}