Участник:Anton/Песочница

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 35: Строка 35:
*Если пиксель p не отнесен пользователем ни к одному из классов, то унарные потенциалы принимают значения равные минус логарифму правдоподобия принадлежности пикселя цвета <tex> I_p </tex> соответствующему классу: <tex>D_p(k) = -\log P_k(I_p) </tex>.
*Если пиксель p не отнесен пользователем ни к одному из классов, то унарные потенциалы принимают значения равные минус логарифму правдоподобия принадлежности пикселя цвета <tex> I_p </tex> соответствующему классу: <tex>D_p(k) = -\log P_k(I_p) </tex>.
*Цветовые модели объектов можно восстановить по пикселям, размеченным пользователем, при помощи EM-алгоритма восстановления смеси нормальных распределений в пространстве Luv.
*Цветовые модели объектов можно восстановить по пикселям, размеченным пользователем, при помощи EM-алгоритма восстановления смеси нормальных распределений в пространстве Luv.
-
*В качестве парных потенциалов выбираются обобщенные потенциалы Поттса с коэффициентами α, делающими разрез более энергетически-выгодным, там где цвет изображения сильно меняется: <tex> \alpha_{pq} = A + B\:\exp\left(-\frac{\| I_p - I_q \|^2}{2\sigma^2}\right) </tex>, A ≥ 0, B ≥ 0, σ — параметры.
+
*В качестве парных потенциалов выбираются обобщенные потенциалы Поттса с коэффициентами α, делающими разрез более энергетически-выгодным, там где цвет изображения сильно меняется: <tex> \alpha_{pq} = A + B\:\exp\left(-\frac{|| I_p - I_q ||^2}{2\sigma^2}\right) </tex>, A ≥ 0, B ≥ 0, σ — параметры.
 +
 
 +
=== Метод субградиентного подъема для алгоритма TRW ===
 +
<tex>\alpha_t = \frac{\text{Approx}_t - \text{Dual}_t}{|| \nabla g_t|| ^ 2},</tex>
 +
<tex>\text{Approx}_t = \text{BestDual}_t + \delta_t</tex>

Версия 11:23, 11 апреля 2011

Статья в настоящий момент дорабатывается.
Формулировка задания находится в стадии формирования. Просьба не приступать к выполнению задания, пока это предупреждение не будет удалено. Anton 18:11, 7 апреля 2011 (MSD)


Содержание

Перейти к основной странице курса

Задание состоит из двух вариантов.

Среда реализации для всех вариантов – MATLAB. Неэффективная реализация кода может негативно отразиться на оценке.

Марковское случайное поле

Марковское случайное поле (MRF) — графическая модель, энергия (отрицательный логарифм правдоподобия) которой записывается в виде:
E(X) = \sum_{p \in P} D_p(x_p) + \sum_{(p, q) \in E} V_{pq}(x_p, x_q),
где P — множество индексов переменных, E — система соседства, D — унарные потенциалы, V — бинарные потенциалы.

Рассмотрим модель со следующими ограничения:

  • переменные x_p дискретны и принимают значения из множества {1,…,K}, K ≥ 2,
  • система соседства E - прямоугольная решетка,
  • бинарные потенциалы V являются обобщенными потенциалами Поттса: V_{pq} = \alpha_{pq} [x_p \neq x_q] .

В рамках этого задания требуется:

  1. реализовать алгоритм поиска конфигурации MRF, обладающей минимальной энергией (TRW или α-expansion),
  2. протестировать реализованный алгоритм на модельных задачах,
  3. применить реализованный алгоритм для задачи интерактивной сегментации изображений,
  4. сравнить алгоритмы TRW и α-expansion на задаче сегментации изображений.

MRF для интерактивной сегментации изображений

Задача сегментации изображения состоит в отнесении каждого пикселя изображения к одному из K классов. В интерактивном варианте пользователь отмечает часть пикселей, принадлежащих каждому классу. После этого требуется автоматически разметить оставшуюся часть изображения.

Для задачи сегментации марковское случайное поле строится, например, так:

  • Каждая переменная x_p соответствует пикселю изображения.
  • Используется стандартная 4-х связная система соседства.
  • Если пиксель p отнесен пользователем к классу k, то унарные потенциалы „разрешают“ переменной x_p принимать только значение k:
    D_p(k) = 0, D_p(l) = \infty, l \neq k.
  • Если пиксель p не отнесен пользователем ни к одному из классов, то унарные потенциалы принимают значения равные минус логарифму правдоподобия принадлежности пикселя цвета I_p соответствующему классу: D_p(k) = -\log P_k(I_p) .
  • Цветовые модели объектов можно восстановить по пикселям, размеченным пользователем, при помощи EM-алгоритма восстановления смеси нормальных распределений в пространстве Luv.
  • В качестве парных потенциалов выбираются обобщенные потенциалы Поттса с коэффициентами α, делающими разрез более энергетически-выгодным, там где цвет изображения сильно меняется: \alpha_{pq} = A + B\:\exp\left(-\frac{|| I_p - I_q ||^2}{2\sigma^2}\right) , A ≥ 0, B ≥ 0, σ — параметры.

Метод субградиентного подъема для алгоритма TRW

\alpha_t = \frac{\text{Approx}_t - \text{Dual}_t}{|| \nabla g_t|| ^ 2}, \text{Approx}_t = \text{BestDual}_t + \delta_t


Вариант 1 : TRW

Задание

Спецификация реализуемых функций

Рекомендации по выполнению задания

Данные для выполнения задания

Оформление задания

Вариант 2 : α-expansion

Задание

Спецификация реализуемых функций

Рекомендации по выполнению задания

Данные для выполнения задания

Оформление задания

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Anton/%D0%9F%D0%B5%D1%81%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0»
Личные инструменты