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gaussian conditional random fields
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CVPR
用于高效视频分割的深度时空随机场
本研究提出了一种名为 VideoGCRF 的方法,采用深度高斯条件随机场对密集连接的时空图进行精确和高效的推断,能够与现代深度网络一起进行端到端的视频理解训练,并在语义分割和实例分割的任务中呈现出实证上的优越性。
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6 years ago
基于深度高斯条件随机场的语义图像分割快速、准确、多尺度推理
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
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8 years ago
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