Sep, 2015

图像分割的凸形约束

PDF
TL;DR本文介绍了一种新方法，首次允许将凸形约束应用于图像分割，该方法在最小成本多切问题上通过一类约束来实现，通过在分支 - 切割循环中将所提出的约束分离到最先进的 ILP 求解器的状态，得到了很好的结果。
image segmentationprior knowledgeconvex shapesminimum cost multicut problemilp solver
发现论文，激发创造
  • MINA: 非刚性形状对齐的凸混合整数规划

    我们提出了一个凸混合整数规划的框架，使用一种基于低维离散模型的新型形状变形模型完成非刚性形状匹配，并在实验中证明优于现有方法，同时具有良好的性质。

    Feb, 2020

  • 基于曲率惩罚的基于区域的图像分割和修复的线性框架

    本文提出了一种使用基于单元复合的整数线性规划方案来处理图像分割中的曲率规则，从而实现对初始值的独立处理，并将问题建模为图像分割和修复的整数线性规划问题，通过该模型得到的结果在处理长而细的对象的曲率规则时比标准的长度规则更适用。

    Feb, 2011

  • 带逻辑约束的混合整数优化问题的统一方法

    本文研究了一种统一的框架方法用于解决一类混合整数优化问题，通过对其逻辑约束进行非线性方式的表达，结合规则化条件及基于混合精度算法，形成了凸二进制优化问题，并利用一种综合的数字策略方法解决问题。

    Jul, 2019

  • 凸松弛算法进行几何多模型拟合

    本文提出了一种通过凸松弛来拟合和分割多结构数据的方法，并演示了该方法在从图像中估算平面提取与单应性估计等问题上的高精度表现。

    Jun, 2017

  • 基于曲率先验的 MRF 分割和形状修复

    本文提出了一个框架，用于发现高阶先验的简洁表示，使得推理更为高效。我们用先前提出的线性函数的下包络来编码这些先验，最大后验推断可以通过离散变量的成对函数最小化来完成。尽管这是一个主要是理论的论文，我们还在图像分割和重建的问题上展示了我们框架的实际效果，表明它可以学习一个鼓励低曲率形状的先验，并展示了一些形状填补和图像分割的结果。

    Sep, 2011

  • 基于约束 CNN 的弱监督分割损失函数

    本文提出一种基于不等式约束的 CNN 弱监督分割方法，通过引入可微分约束惩罚项，使训练过程中的非标注数据指导网络的学习，经实验证明该方法相比于先前研究的 Lagrangian 方法能够更加优化，并降低了训练过程的计算复杂度。

    May, 2018

  • 运动分割的高阶最小成本提升多切割

    该论文针对运动分割中的局限性提出了一种基于超图的最小成本量切割方法和相应的启发式算法，准确构建出点轨迹的高阶图形模型，以更好地区分运动模型的不同变换，结果在 FBMS-59 数据集上表现优于现有技术。

    Apr, 2017

  • 多切割技术支持的高阶分割

    Multicuts 和 higher-order models 在图像分割和计算机视觉中被广泛应用，在考虑 higher-order terms 的计算插值中，我们提出了一种系统的方法，并对各种算法进行了全面和竞争性的评估，此方法允许计算出一组重要的模型的全局最优解，同时不会影响运行时间，同时还研究了可解的松弛问题和后处理技术。

    May, 2013

  • 图像分割的图多分割问题

    我们提出了一种新颖的图像分割任务的抽象，称之为多分割器问题，可通过组合优化来解决，我们定义了两个特殊情况和两个局部搜索算法来高效地解决这个问题，并展示了其在模拟体积图像分割中的有效性。

    Jul, 2023

  • 医学图像分析中的最小成本连通子图问题

    本文提出了基于目标相关约束和新型约束生成方案的分支定界算法，旨在解决医学图像分析中 “最小代价连通子图” 问题，并在两个医学基准数据集上实现了最优求解，使得我们在精确和近似算法之间进行了定量比较，鉴定了测地线树算法是精确推理的优秀替代方案。

    Jun, 2016