本文提出了一种基于高斯核线性组合的高效近似推理算法，用于在完整的像素集上定义的全连接 CRF 模型的密集像素级连接，为多类图像分割和标注技术提供了显著的改进。
Oct, 2012
该论文介绍了如何在全连接 CRFs 中添加条件独立假设，从而利用卷积重构推理，提高了推理和训练的速度，并可以通过反向传播轻松优化卷积 CRFs 的所有参数，以便于后续的 CRF 研究。
May, 2018
通过开发新的推理和学习框架，挑战当前视觉社区流行的基于高斯势函数的条件随机场模型，该框架可以通过梯度下降来学习成对的条件随机场势函数，可以考虑标准的空间和高维双边核，可用于深度神经网络中端到端地训练以提高语义分割的准确性。
Jan, 2017
探究 CRF 推理模块的效率，将语义共同标记和更具表现力的模型结合起来，能够更有效地处理图像层次和区域层次的标记一致性和上下文。由此，本文将空间平滑和出现核扩展到视频数据上，以实现视频语义分割的最佳效果。
Jul, 2015
本文提出了一种结构化预测技术，其将高斯条件随机场与深度学习相结合，能够在保证唯一全局最优解的同时，使用精简的闭式表达式计算模型参数的梯度。通过在语义分割任务中引入多分辨率结构化优化框架，该系统在 PASCAL 2012 图像分割基准上显示出明显的改进。
Mar, 2016
提出了一种基于条件随机场的端到端可训练框架来解决图分解问题，用于图的二值化和特征表示学习，并在 MNIST 和真实世界中的多人姿态估计任务中进行了验证。
Dec, 2018
本研究论文提出了一种使用 Frank-Wolfe 算法来通过优化凸二次规划松弛问题的方法，此外还开发了一种分治方法来计算线性规划松弛的次梯度，以实现更好的能量最小化，与常用的均值场算法相比，本文研究表明连续松弛技术有更好的结果。
Aug, 2016
本文介绍了一种基于并行化的近似变分推断算法，用于提高线性链条件随机场模型的训练和预测速度，并将其设计成可连接编码器的端到端网络，在长句子情况下，该方法在准确率不降的情况下将解码速度提高了 12.7 倍。
Sep, 2020
本文提出了通过集成外部记忆来扩展条件随机场的方法，克服了其只能模拟局部特征的限制，能够提高 NLP 任务的性能。实验证明该方法比强 CRF 和 LSTM 基线模型有更好的表现。
Sep, 2017
本文提出了一种超像素增强的成对条件随机场（CRF）框架，通过使用超像素基础的高阶信息，以较低的时间复杂度提高了参数学习和推理准确性；同时，根据实验数据，该方案在 MSRC-21 和 PASCAL VOC 2012 数据集上证明了其有效性。