Belief Propagation 解决计算机视觉问题 2

Belief Propagtion在计算机视觉视觉中有相当广泛的应用,当然这一切离不开MRF.CRF等图模型的使用. 很多视觉问题可以表述成一个能量函数的形式,例如,图像的语义分割或者叫做image parsing问题可以表述成一个能量函数的形式: \begin{equation} E(f)=\sum_{p\in \mathcal{P}}D_p(f_p)+\sum_{(p,q)\in \mathcal{N}}W(f_p,f_q) \end{equation} 我们的目标是求这个函数的最小值,其中

初步打算把概率图模型中推断方法都介绍一下,包括Belief Propagation,变分方法,MCMC,以及像是Graph cut也做一些说明. 关于Belief Propagation是什么? Belief Propagation是一种信息传递方法,一般用来解关于概率图模型中的推断问题,在这些问题中,单纯地通过公式推导或者MC模拟是很难得到准确答案的,这就需要BP,能够很有效地求解一些特定问题得边缘概率. 首先说明一下为什么边缘概率如此难求,wiki上的例子: X={x i } 是一个离散的随

有个比较有意思的想法是编码理论的反问题是 machine learning,这也是这部分学习的一个收获.这个其实很奇怪,编码理论其实是有 ground truth 的,然后通过编码产生"冗余",这样才能通过含有噪声的信道后仍然能够被正确的解码(比较好的是相关的理论上界和最优编码已经非常接近了),这个问题的本质其实也是 inference.那为什么我说 machine learning 是它的反问题呢?我们通常会假定数据本身具有"结构",尽管我们看到的数据是来自某个高

[综述](MIT博士)林达华老师-"概率模型与计算机视觉” 距上一次邀请中国科学院的樊彬老师为我们撰写图像特征描述符方面的综述(http://www.sigvc.org/bbs/thread-165-1-1.html)之后,这次我们荣幸地邀请到美国麻省理工学院(MIT)博士林达华老师为我们撰写“概率模型与计算机视觉”的最新综述.这次我们特别增设了一个问答环节,林老师针对论坛师生提出的许多问题(如概率图模型与目前很热的深度神经网络的联系和区别)一一做了详细解答,并附在综述的后面. 林达华老师博士毕

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Research Code A rational methodology for lossy compression - REWIC is a software-based implementation of a a rational system for progressive transmission which, in absence of a priori knowledge about regions of interest, choose at any truncation time

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最近在看Computer vision:algorithm and application计算机视觉算法与应用这本书,感觉对机器视觉学习很好的一本书,下面对书本知识和网上的资源作个总结. 先从后面的附录开始看,其中包括数据集站点,相关机器视觉软件和参考文献,对今后算法学习与实现有用. 下面是学长整理的一些资料,现在搬过来学习学习: 以下是computer vision:algorithm and application计算机视觉算法与应用这本书中附录里的关于计算机视觉的一些测试数据集和源码站点,