利用深度图像先验辅助变分选择性分割深度学习算法
计算机视觉与模式识别
2021-12-03 v1 图像与视频处理
摘要
变分分割算法需要以正则化项形式施加先验以强制解的光滑性。近期,Deep Image Prior 工作表明,模型中显式正则化可被移除,并由神经网络架构所捕获的隐式正则化替代。Deep Image Prior 方法具有竞争力,但仅针对单张特定图像定制,无法预测未来图像。我们提议将 Deep Image Prior 的思想融入更传统的机器学习算法,以利用 Deep Image Prior 提供的隐式正则化,同时仍能预测未来图像。
引用
@article{arxiv.2112.00793,
title = {Using Deep Image Prior to Assist Variational Selective Segmentation Deep Learning Algorithms},
author = {Liam Burrows and Ke Chen and Francesco Torella},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.00793},
year = {2021}
}
备注
Presented at SIPAIM 2021