CRF分割后处理
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了CRF分割后处理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A https://github.com/Gurupradeep/FCN-for-Semantic-Segmentation在使用FCN进行预测时,我们独立于周围像素给每个像素贴上标签,这可能会导致粗分割。CRF接受两个输入,一个是原始图像,另一个是每个像素的预测概率。对于全连接的CRF模型,CRF使用了一种高效的推理算法,在任意特征空间中,两个边势由高斯核的线性组合定义。该算法在将类分配给特定像素的同时,也考虑了周围像素的影响,从而得到更好的语义分割结果。
https://blog.csdn.net/thesby/article/details/50969788
发现在蒙特卡洛的那篇论文里,也提到了用CRF做分割后处理,并且,还拿来做对比实验,结论当然是他们的方法比 CRF要好,不过CRF的图片看起来也不错,蒙特卡洛毕竟没开源,而且实时性也没有保证是,而CRF网上资料比较多,可以先试着CRF
2020.6.18 发现用CRF作分割后处理的一大把:
https://www.cnblogs.com/xiaoxiao9292/p/7612662.html
[4] Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials
[5] Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs
[6] Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks
[7] DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution,
and Fully Connected CRFs
[8] Semantic Image Segmentation via Deep Parsing Network
[9] Fast, Exact and Multi-Scale Inference for Semantic Image Segmentation with
Deep Gaussian CRFs
以上是关于CRF分割后处理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章