Order-Preserving Moves for Graph-Cut-Based Optimization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, graph-cut optimization has been popular for a variety of labeling problems. Typically, graph-cut methods are used to incorporate smoothness constraints on a labeling, encouraging most nearby pixels to have equal or similar labels. In addition to smoothness, ordering constraints on labels are also useful. For example, in object segmentation, a pixel with a "car wheel" label may be prohibited above a pixel with a "car roof" label. We observe that the commonly used graph-cut \alpha-expansion move algorithm is more likely to get stuck in a local minimum when ordering constraints are used. For a certain model with ordering constraints, we develop new graph-cut moves which we call order-preserving. The advantage of order-preserving moves is that they act on all labels simultaneously, unlike \alpha-expansion. More importantly, for most labels \alpha, the set of \alpha-expansion moves is strictly smaller than the set of order-preserving moves. This helps to explain why in practice optimization with order-preserving moves performs significantly better than \alpha-expansion in the presence of ordering constraints. We evaluate order-preserving moves for the geometric class scene labeling (introduced by Hoiem et al.) where the goal is to assign each pixel a label such as "sky," "ground," etc., so ordering constraints arise naturally. In addition, we use order-preserving moves for certain simple shape priors in graph-cut segmentation, which is a novel contribution in itself.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle