广义区域移动
计算机视觉与模式识别
2018-11-26 v1
摘要
我们考虑用于多标签马尔可夫随机场（MRF）能量最小化的移动制造算法。由于该问题一般而言不可解，一种常用的启发式方法是在迭代过程中对标签和变量的子集进行最小化。此类方法包括 α-expansion、αβ-swap 和 range-moves。在每次迭代中，仅有少量变量在优化中处于活跃状态，这削弱了它们的有效性，并增加了所需迭代次数。在本文中，我们提出一种方法，可一次性对所有标签以及大部分或全部变量进行优化。实验表明，相较于先前的移动制造算法有显著改进。
引用
@article{arxiv.1811.09171,
title = {Generalized Range Moves},
author = {Richard Hartley and Thalaiyasingam Ajanthan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.09171},
year = {2018}
}