Abstrakt. Detta papper presenterar en Bayesian inference algoritm för bildlager representation [26], 2.1D skiss [6], med blandade Markov slumpmässigt fält. 2.1D skiss är ett mycket viktigt problem i låg medelnivå vision med en syntes av två mål: segmentering och 2.5D skiss, med andra ord, det är att överväga 2D segmentering genom att införliva occulision/djup uttryckligen för att få den partiella ordningen av slutliga segmenterade regioner och kontur slutföra i samma lager. Inferensen är baserad på Swendsen-Wang Cut (SWC) algoritm [4] där det finns två typer av noder, istället för att alla noder är samma typ i traditionell MRF-modell, i graf representation: atomiska regioner och deras öppna obligationer deriberade av adressvariabler. Detta gör problemet till ett blandat slumpmässigt fält. Därför, två typer av energier bör samtidigt minimeras genom att maximera en gemensam bakre sannolikhet: en är för region färgning / skiktning, den andra är för tilldelning av adressvariabler. Med tanke på en bild, dess ursprungliga skiss beräknas först, då vissa atomiska regioner kan erhållas genom att fylla i några skisser i en sluten kontur. Samtidigt upptäcks och bryts T-korsningar i terminatorer som de öppna banden i atomregioner efter att ha tilldelats ägandet mellan dem och atomregioner. Med denna graf representation, den presenterade inference algoritm utförs och tillfredsställande resultat visas i experimenten.
Gao m.fl. I REF föreslogs en Bayesiansk slutledningsram som använder en grafrepresentation bestående av två typer av noder, atomregioner och motsvarande terminatorer av T-korsningar, vilket gör problemet till en blandad MRF.
Bayesian Inference for Layer Representation with Mixed Markov Random Field
{'venue': 'EMMCVPR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}