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结合CRF与ShapeBM形状先验的图像标记
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上传时间: 2021-01-19
详细说明：条件随机场（CRF）是一种强大的图像标记模型，适合描述图像相邻区域间（例如超像素）的相互作用。然而，CRF没有考虑标记对象的全局约束。对象的整体形状可以作为对象标记的一种全局约束，利用形状玻尔兹曼机（ShapeBM）在建模对象的整体形状方面的优势，提出了一种CRF与ShapeBM相结合的标记模型。标记模型建立在超像素的基础上，并通过pooling技术在CRF的超像素层与ShapeBM的输入层间建立对应关系，增强了 CRF 与 ShapeBM 结合的有效性，提高了标记准确率。在 Penn-Fudan Pedestrians 数据集和 Caltech-UCSD Birds 200数据集上的实验结果
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