CRF图像切割简单介绍
这里主要是讲Conditional Random Fields(CRF)用于pixel-wise的图像标记(事实上就是图像切割)。CRF经经常使用于 pixel-wise的label 预測。当把像素的label作为形成马尔科夫场随机变量且能够获得全局观測时,CRF便能够对这些label进行建模。这样的全局观測通常就是输入图像。
令随机变量
令变量X是由
如果图
在全连接的CRF模型中,标签
当中
最小化上面的能量就能够找到最有可能的切割。
这里主要是讲Conditional Random Fields(CRF)用于pixel-wise的图像标记(事实上就是图像切割)。CRF经经常使用于 pixel-wise的label 预測。当把像素的label作为形成马尔科夫场随机变量且能够获得全局观測时,CRF便能够对这些label进行建模。这样的全局观測通常就是输入图像。
令随机变量
在全连接的CRF模型中,标签
最小化上面的能量就能够找到最有可能的切割。