为了解决这两个问题,我们提出将条件独立性这一强假设添加到现有的全连接条件随机场(FullCRF)框架中 [17]。这使得我们可以将大部分推断重新表达为可以在GPU上高效实现的卷积操作,我们称之为卷积条件随机场(ConvCRF)。反向传播 [30] 可用于训练 ConvCRF 的所有参数,ConvCRF 中的推断可以在不到 10ms 的时间内完成。
本发明公开了一种基于多尺度CNN和连续CRF的单目图像深度估计方法,其利用CRF模型根据DCNN的输出深度图计算单点势能,根据输入RGB图像计算成对稀疏势能,最后用MAP(最大化后验概率)算法推导出优化的深度图.本发明结合了多尺度CNN和连续CRF优化思想,不仅能够以较高的精确度估计出深度图,又能使得到的深度图轮廓清晰;本...
CRF就是要从这kn条路径中选择一条最优,即概率最大的。 怎么求这个概率呢? 假设1:路径得分为f(x,y),其中x即输入,y即输出label。那么路径概率为: p(y|x)=exp(f(x,y))Z Z=∑i=1knexp(fi(x,y)) 假设2:路径得分是可加性的,即: f(x,y)=h(y_{1};x) + g(y_{1},y_{2};x) + ...
Flowchart of the CNNCRF classification framework. 为了验证结果,研究者构建了一种新的作物分类数据集——武汉无人机载高光谱图像(WHU-Hi)数据集。在该数据集上获得的实验结果证实了所提出的CNNCRF分类方法的准确性和可视化性能优于以前的方法。此外,WHU-Hi数据集还可作为高光谱图像分类研究的基准数据集。 Effect ...
2.5. 3D Fully connected CRF for structured prediction Because neighbouring voxels share substantial spatial context, the soft segmentation maps produced by the CNN tend to be smooth, even though neighbourhood dependencies are not modelled directly. However, local minima in training and noise in the in...
CRF是一个优化的过程,一般的图像分割:前端使用FCN进行粗分割,后端使用CRF精分割,优化前端的输出,得到最终的分割图。 条件随机场的目标函数是: 最小化上面的能量就可以找到最有可能的分割。 其中的一元势函数∑iΨu(xi)即来自于前端FCN的输出,它可以输出每个像素点,属于每个类别的概率值。而二元势函数如下: ...
论文阅读——Efficient Multi-Scale 3D CNN with fully connected CRF for Accurate Brain Lesion Segmentation,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
简介:本篇文章验证了卷积神经网络应用于图像分割领域时存在的一个问题——粗糙的分割结果。根据像素间交叉熵损失的定义,我们在简化的场景下进行了模型的训练,并使用后向传播来更新权重。我们使用条件随机场(CRFs)来解决分割结果粗糙的问题,并取得了很好的效果。本文中的代码注释详细、功能完善,也便于读者阅读。
使用神经网络模型解决问题的思路通常是:前层网络学习输入的特征表示,网络的最后一层在特征基础上完成最终的任务。在SRL任务中,深层LSTM网络学习输入的特征表示,条件随机场(Conditional Random Filed, CRF)在特征的基础上完成序列标注,处于整个网络的末端。 序列标注任务只需要考虑输入和输出都是一个线性序列,并且由于我们...
在已有的命名实体识别研究的基础上,提出了一种新型的混合神经网络模型——门控CNN-CRF用于命名实体识别。该模型结合了门控线性单元,卷积神经网络,以及条件随机场。作为对比,同时还介绍了其他较为成熟的命名实体识别模型,例如Bi-LSTM-CRF。分别对以上模型在中文数据集上