如何为quickshift图像分割算法缩放超参数
计算机视觉与模式识别
2022-02-23 v2 机器学习
摘要
Quickshift是一种流行的图像分割算法，在许多应用中用作预处理步骤。遗憾的是，理解该方法的超参数对其所产生的超像素的数量与形状的影响颇具挑战性。在本文中，我们从理论上研究了一个略微修改版本的quickshift算法，特别关注具有独立同分布像素噪声的均匀图像块以及此类图像块之间的尖锐边界。借助该分析，我们推导出一个简单的启发式方法，用以针对图像尺寸缩放quickshift超参数，并通过实验进行了验证。
引用
@article{arxiv.2201.09286,
title = {How to scale hyperparameters for quickshift image segmentation},
author = {Damien Garreau},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.09286},
year = {2022}
}
备注
33 pages, 16 figures. Accepted to AISTATS 2022