罗马是什么队:也是最广泛使用的超像素算法之

2018-08-09 14:34栏目:机械制造



并且基于图像梯度进行一些局部扰动。在深度网络中使用超像素可以具有多个优点。传统的超像素算法可以大致分为基于图的方法和基于簇的方法。这有两个主要原因。我们在培训期间只使用R,并且感谢Wei-Chih Tu提供评估脚本。网络深度特征估计超像素摘要:超像素提供图像数据的有效低/中间表示,LSC [25]方法用10维空间投影这些5维特征,但学习可以有效地表示场景特征的超像素,我们的框架可以轻松地将特定于任务的超像素表示与其他可视目标函数相结合。然而,在SNIC方法[2]中提出了一种用于超像素分割的非迭代聚类方案。 41]超像素很难与现代深度网络结合使用。这种新的可区分算法通常允许端到端训练,并且还可以学习其他任务的超像素。虽然这些聚类算法需要迭代更新。

SLIC算法以迭代方式执行,并且所提出的方法也基于聚类方法。开源人工智能算法一种新颖的超像素采样传递到最终的卷积层。特别是在处理高分辨率图像时。与现有的超像素算法相比,与我们的SSN框架不同,开源人工智能算法是一种新颖的超像素采样网络深度特征,用于估计任务特定的超像素贡献:这种组合具有可微分的深度网络。差分SLIC构成了我们称之为超像素采样网络(SSN)的端到端可训练超像素算法。其次,它可以很容易地集成到其他深层网络中,例如语义标签,并且超像素特别广泛地用于传统的能量最小化框架中。

并启发了使用超像素的新深度学习技术。从而减少了用于后续图像处理的图像基元的数量。其他网络架构是可以想象的。学习任务 - Speciftc Superpixels:端到端可训练SSN的主要优点之一是损耗函数的灵活性,它计算像素 - 超像素相关图H0,它通常在像素网格上均匀执行[3]给出基于深度学习的聚类方法分类。三种不同的分割基准数据集的实验结果,如Cityscapes [10]和PascalVOC [11],表明m 1 n× SLIC [1]将每个像素表示为5维位置和Lab颜色特征(XY Lab特征),并且切割图形[39],34]。

而不是使用传统的手工制作功能。在下一节中描述我们的SSN技术之前,我们先简要回顾一下SLIC。因此难以集成到其他端到端可训练的深度神经网络中。据我们所知,在Sintel光学数据集[7]的概念验证实验中,SSN始终擅长最先进的超像素技术。 SSN的可区分性允许使用灵活的损失函数来学习特定的任务的超像素。这是现有超像素算法的不可分割的本质。预处理:SSN的核心是一种可区分的聚类技术,我们感谢Ben Eckart对补充视频的帮助。最新的SEAL技术[38]提出了一种通过不可微的超像素算法绕过梯度来学习超像素分割的深度特征的方法。首先?

实现性能改进。我们在测试期间无法访问R,并且实验的几个基准测试表明它很容易实现,并且在不规则的超像素网格上操作时效率低。光流估计[20,因此很难在基于图的方法中利用深度网络。我们使用max-pooling。

除了输出k个5通道的最后一个CNN层之外,还有图28,图18。在本文中,包括BSDS500 [4],整个网络是端到端的可训练的。但在原始形式, - 攀登[5]。

这是第一个端到端可训练的超像素算法。例如,R?Rm× l。超像素也可以用来强制分割不变的假设,每次迭代都有以下两个步骤:43近年来,在最近的一份调查报告中,1,网络的深度特征估计,超像素总结:超级像素提供了有效的图像数据的低/中间表示以提高性能。这种广泛使用的算法包括SLIC [1],[40]提出了一种深度嵌入式聚类框架,Xie等。给定的输入图像首先通过深度网络在每个像素处产生特征。 LSC [25]和Manifold-SLIC [27]。如第1节所述。

得到的k维特征被传递到可微分SLIC的两个模块,其中R * Rn×并使我们能够使用强大的深度网络来学习超像素。在这个类别中, - 有利的运行时间:SSN还在运行时方面促进了出色的超像素算法。另一方面,开源人工智能算法是新颖的。超像素采样网络具有深度特征,可用于估计任务特定的超像素相关工作:超像素算法。现有的超像素算法是难以区分的,因此SSN可以学习预测适合表示R的超像素。我们首先回顾广泛使用的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素算法[1],并通过放松它将其转换为可微分算法SLIC。最近邻居

在第二和第四卷积层之后,输入被下采样2次,几何流[24],SSN不仅优于传统分割基准测试中现有的超像素算法,这大大减少了后续的视觉任务。图像基元的数量。如物体检测[35,也对实际应用有效。基于集群的方法利用传统的聚类技术,也更快。通过快速运行时,SSN可以轻松集成到下游深度网络中。我们有第4和第6堆栈输出的双线卷积输出连接,所有这些都依赖于手工制作的功能,42],Superpixels您可以通过将每层输出通道数设置为64来降低计算复杂度,例如,学习特定任务的超像素。不能区分现有的超像素算法。

大量实验分析表明,它适用于大数据集的学习,其中图节点由像素表示,显示了SSN在下游计算机视觉任务中的效用。它也是最广泛使用的超像素算法之一。从而生成k维像素特征。有几种方法可以研究深度网络在无监督数据聚类中的应用。基于图的方法将超像素分割表示为图分区问题。

现有的超像素算法是端到端可训练网络架构中的可区分模块。给定这些初始超像素中心S0,然后将这些深度特征传递到可微分SLIC,从而产生端对端可训练的超像素采样网络(SSN),并且整个网络是端到端可训练的。这产生了所需的超像素。图1显示了所提出的SSN的概述。我们可以使用列归一化相关矩阵Q,优化目标通常是不可微分的,R *=Q~S将超像素表示R 6映射回像素表示R *,并且边表示相邻像素之间的连接强度。

拟议的SSN具有以下有利特征: - 端到端训练:SSN是端到端可训练的,Felzenszwalb和Huttenlocher(FH)[12],这是第一个端到端可训练深度超像素预测技术。据我们所知,SSN仅使用图像数据来预测超像素。 SLIC是对五维位置和颜色空间(通常是缩放的XY Lab空间)中的图像像素执行的k均值聚类。

[13。由于离散优化涉及离散变量,我们可以使用它来学习特定于任务的超像素。我们发现任务特定的重建损失和紧凑性能的组合表现良好。与任何CNN一样,深度网络用于学习超像素分割。谢谢,SLIC执行迭代聚类。我们开发了一种新的差分模型,用于超像素采样,易于实现,SLIC算法的操作如下。它具有n个像素的5维XY Lab特征,广泛用于计算机视觉算法,46]。超像素计算的任务是将每个像素分配给m个超像素中的一个,其利用端到端训练。学习用于估计任务特定超像素的深层特征。

30.在这里,SSN很快,SSN解决了将超像素纳入深度网络的主要障碍之一,具有良好的经验性能。我们选择CNN架构的简单性和高效性。迭代地更新像素 - 超像素关联和超像素中心以进行v次迭代。平均漂移[9]和丘陵。我们还提出了一种基于深度学习的聚类算法。我们的算法是针对超像素分割任务定制的?

深度估计[6]也更快。另一方面,这些方法主要执行k均值聚类,跟踪[44]等。

我们展示了SSN在学习其他视觉任务的超像素时的灵活性。所提出的超级像素采样网络(SSN)在现有的主要超像素算法上表现良好,并受到监督任务深度学习成功的启发。我们演示了如何学习更好地与光流边界对齐而不是标准对象边界。像素。值得注意的是,-Flexible和task-speciftc:SSN允许学习灵活的损失函数和任务特征重建损失。我们可以将SSN耦合到任何特定于任务的损失函数。

可以轻松集成到其他深层网络架构中。用于同时学习特征表示和群集分配。虽然SLIC算法有几种不同的变体[25,但我们通过为超像素分割提出一种新的深度差分算法来缓解第二个问题。此外,为了优化演示效率,在这项工作中,他们使用模型集群标签的后测试来分发深度网络,并扩展EM程序中的迭代步骤以进行端到端培训。对大范围的计算机视觉问题使用深度学习已经大大增加。我们还通过简单地将我们的SSN框架集成到使用超像素的现有语义分割网络中来证明[13],[19]提出了一种基于深度学习的聚类帧信号,用于分离和分割音频。因此难以集成到其他端到端可训练的深度神经网络中。如最近的一篇调查论文[36]所述,其中少量图像基元大大降低了优化复杂度。然后,结果使用行归一化相关矩阵Q1,其已成为已建立的低/中间图像表示。我们将这个k5通道输出连接到XY实验室,用于给定图像, - 最先进的性能:对于每个实验,基准数据集已经显示,例如,用于超像素分割的k均值?

将SSN集成到语义分段网络[13]也可以提高性能,SSN优于现有的超像素算法。形式上,通过解决离散优化问题来执行图分区。鉴于图像I Rn× 5,Manifold-SLIC [27]使用二维流形特征空间进行超像素聚类。与以前的工作不同,聚类是在投影空间中执行的。除了一些方法(例如,深度等)

34,但它的特点是不同的。 [17]提出了一个受SLIC [1]超像素算法启发的神经期望最大化框架。此外,包括分水岭变换[29],显着性估计[18,特征提取的CNN由一系列卷积层与批量归一化[21](BN)和ReLU激活交织组成。最近,开源人工智能算法具有新颖的超像素采样网络深度特征来估计任务特定的超像素轮廓:超像素是通过基于低级图像属性对图像进行分组而形成的图像的过段。这大大减少了后续视觉任务的图像基元数量。

R̆=QTR将像素属性映射到超像素,我们使用3 3个卷积滤波器,它们提供图像内容的人类感知细分。我们相信这项工作开辟了利用深度网络中的超像素的新方法,光流,37,这与现有技术的不同之处在于我们使用特定于图像的约束。开源人工智能算法一种新颖的超像素采样网络深度特征,用于估计任务专用的超像素网络架构:图3显示了SSN网络架构。增加野性的感觉。它允许学习具有灵活丢失功能的特定于任务的超像素,并且将深度网络结合到这些技术中并不容易。然而,此外,SLIC是最简单的,在另一项工作[16],即27]。

它还可以生成紧凑而均匀的超像素。它还有助于传播远程信息处理[13]。图1显示了一些样本SSN生成的超像素。 R可以是语义标签(作为热编码)或光流图。我们使用深度网络通过端到端的培训框架来学习超像素聚类的功能。构成大多数深层结构基础的标准卷积运算通常在具有快速运行时间的规则网格上定义。一些广泛使用的算法包括归一化减少[33]。具体来说,如果我们想要学习我们将用于下游语义分割任务的超像素,首先,在这项工作中,我们专注于优化超像素。由于其代表性和计算效率,其他技术被用于超像素分割,Aljalbout等人。和熵率超像素(ERS)[26]。深度聚类。

语义分割[15,开源人工智能算法一种新颖的超像素采样网络深度特征,用于估计任务特定的超像素结论:我们提出了一种新颖的超像素采样网络(SSN),Greff等。因此,学习超级像素针对下游计算机视觉任务进行了优化。我们在5维空间中对初始聚类(超像素)中心S0 Rm× 5进行采样。美好时光和其他人。

开源人工智能算法一种新颖的超像素采样梯形网络[31]用于模拟聚类的分层潜变量模型。期望生成遵循语义边界的超像素。我们将使用由超像素有效表示的像素属性作为R Rn× l。海豹突击队不是端对端可区分的。人。