部分隶属潜在狄利克雷分配
机器学习
2016-04-06 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
主题模型（例如pLSA、LDA、SLDA）已广泛用于图像分割。这些模型局限于清晰分割。然而，许多图像中某些区域无法被分配清晰标签（例如雾天天空与地面之间或沙滩与海水之间的过渡区域）。在这些情况下，视觉词最好用跨多个主题的部分隶属来表示。为此，我们提出部分隶属潜在狄利克雷分配（PM-LDA）模型及相关的参数估计算法。在两个自然图像数据集和一个SONAR图像数据集上的实验结果表明，PM-LDA能够产生清晰与软语义图像分割；这是现有方法不具备的能力。
引用
@article{arxiv.1511.02821,
title = {Partial Membership Latent Dirichlet Allocation},
author = {Chao Chen and Alina Zare and J. Tory Cobb},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.02821},
year = {2016}
}
备注
cut to 6 pages, add sunset results