Generalized Gaussian mixture Conditional Random Field model for image labeling
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes new potential functions for Conditional Random Fields (CRF) in image labeling framework based on generalized Gaussian mixture Modeling (GGMM) of the potential functions. Laplacian mixture potential functions have previously been applied to CRF. However, Laplacian potentials fail to capture data characteristics where data fluctuations happen very smoothly; so that they even give rise to induction of atypical results due to erroneous modeling of data. Having an additional shape manipulation parameter, generalized Gaussian mixtures (GGM) can model data characteristics and fluctuations precisely. In this paper, we propose to deploy GGM in the CRF framework to formulate the potential functions. Expectation maximization (EM) technique is used to estimate GGM parameters. Belief propagation and stochastic gradient descent algorithms are utilized for CRF inference and training, respectively. We show that proposed GGM feature functions effectively improve labeling accuracy of nature images in comparison with Laplacian mixtures. Qualitative labeling results show that the proposed framework performs well particularly for labeling simple even backgrounds where the Laplacian counterparts impose irregular outcomes. That is, despite Laplacian mixtures, GGM-based feature functions can correctly model smooth image color and texture variations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».