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KDD图上标准切割的扩展层次结构
通过引入第一个实际有效的算法来计算扩展者分解及其层级，我们在大量的实验中展示了我们基于扩展者的算法在解决归一化割图聚类问题上相对于当前最先进的解决方案在解决质量上大大优于各种图类，如引用、电子邮件、社交网络或网络图，并且在运行时间上仍然具有
PDF16 days ago
一步二分图切割：一种标准化的公式及其在可扩展子空间聚类中的应用
本文提出了一种新的一步二分图切割（OBCut）标准，可以在线性时间内强制执行归一化条件，并将其扩展到可扩展的子空间聚类方法中。实验表明，该方法在各种普通和大规模数据集上具有有效性和可扩展性。
PDFa year ago
CVPR弱监督 CNN 分割的归一化割损失
本研究提出了一种基于 normalized cut 的 loss function 的语义分割方法，相比于传统的弱监督学习方法可以显著提高训练质量。
PDF6 years ago
CVPR基于同情保守原则的图像分割平衡剪枝算法
本文提出 Compassionately Conservative Balanced (CCB) Cut costs 算法，可用于解决图像分割问题，该算法基于 NCut 目标函数，针对单一分区得分问题提出了一种新的解决方法，并通过 BSDS
PDF6 years ago
AAAI超图 $p$-Laplacian: 微分几何观点
本文将图 Laplacian 和微分几何的类比推广到超图 setting，进而提出了一种新的超图 $p$-Laplacian 以及一种基于此的半监督学习方法，并进一步探索了与超图 cut 和 normalized cut 的一般形式的关系和
PDF7 years ago
W-Net: 一种用于完全无监督图像分割的深度模型
本文提出了一种新颖的深度架构用于纯无监督图像分割，通过自编码器将两个全卷积网络进行串联，并在训练期间联合最小化自编码器的重构误差和编码器产生的标准化割。结合适当的后处理，包括条件随机场平滑和分层分割，该算法在基准伯克利分割数据集上取得了出色
PDF7 years ago
受约束的 1 - 谱聚类
本文拓展了经典的谱聚类方法，将不能链接和必须链接约束整合到了聚类中，并通过松弛优化问题获得了一种新的连续性方法，相比其他约束谱聚类方法，该方法能够保证满足所有约束条件并且可以快速处理大规模数据集。
PDF9 years ago
NIPS平衡 $k$-Cut 问题的紧凑连续松弛
本文提出了一种紧密的连续松弛方法用于解决图的平衡 k 切问题，以优化标准的归一化切，通过求解难以优化的比例和问题，进一步优化算法表现，实验比较证明该方法胜过现有的全部方法。
PDF9 years ago
图聚类方法结果如何取决于图的构建
通过研究基于图形的聚类算法，特别是谱聚类，探讨了图的构建方式（图的选择、参数的选择、权重的选择）对最终聚类结果的影响，并以各种随机几何图形上的聚类质量和目标函数收敛值的例子，说明了在不同类型的图形上聚类结果有着不同的影响。
PDF13 years ago