Abstrakt. Nyligen gjorda framsteg i per-pixel objekt klass märkning av naturliga bilder kan tillskrivas användningen av flera typer av bildfunktioner och sunda statistiska inlärningsmetoder. Inom det senare används villkorliga slumpmässiga fält (CRF) på ett framträdande sätt för deras förmåga att representera interaktioner mellan slumpmässiga variabler. Trots sin popularitet i datorseende, parameterinlärning för CRFs har förblivit svårt, populära metoder är korsvalidering och styckvis utbildning. I detta arbete föreslår vi en enkel men ändå uttrycksfull trädstrukturerad CRF baserad på en nyligen genomförd hierarkisk bildsegmenteringsmetod. Vår modell kombinerar och väger flera bildfunktioner inom en hierarkisk representation och möjliggör enkelt och effektivt globalt optimalt lärande av 10 5 parametrar. Med hjälp av vår modell kan vi ställa och svara på några av de öppna frågorna om parameterinlärning som gäller för CRF-baserade tillvägagångssätt. De viktigaste resultaten för att lära CRF modeller är, från det uppenbara till överraskande, i) flera bildfunktioner alltid hjälper, ii) den begränsande dimensionen med avseende på nuvarande modeller är mängden träningsdata, iii) bitvis utbildning är konkurrenskraftig, iv) nuvarande metoder för max-marginal utbildning misslyckas för modeller med många parametrar.
REF använder en trädstrukturerad CRF på iterativt förfinade superpixlar som möjliggör effektivt parameterinlärning.
On Parameter Learning in Crf-Based Approaches to Object Class Image Segmentation
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}