一种用于大规模指派式跟踪的原始对偶求解器
计算机视觉与模式识别
2020-04-15 v1 最优化与控制
摘要
我们提出了一种用于称为指派式跟踪（tracking-by-assignment）的组合问题的快速近似求解器，并将其应用于细胞跟踪。后者在许多生命科学尤其是细胞与发育生物学中的发现起着关键作用。迄今为止，在最一般设定下该问题由 Gurobi 等现成求解器处理，其运行时间和内存需求随输入规模迅速增长。相比之下，我们方法的增长近乎线性。我们的贡献包括：(1) 问题的可分解紧凑表示；(2) 用于优化基于分解的对偶问题的对偶块坐标上升法；(3) 基于对偶信息重建可行整数解的原始启发式。与用 Gurobi 求解该问题相比，我们观察到高达约 60 倍的加速，同时显著减少了内存占用。我们在真实跟踪问题上展示了我们方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2004.06375,
title = {A Primal-Dual Solver for Large-Scale Tracking-by-Assignment},
author = {Stefan Haller and Mangal Prakash and Lisa Hutschenreiter and Tobias Pietzsch and Carsten Rother and Florian Jug and Paul Swoboda and Bogdan Savchynskyy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.06375},
year = {2020}
}
备注
23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2020