Multilayer semantic segmentation of remote-sensing imagery using a hybrid object-based Markov random field model
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
High spatial resolution (HR) remote-sensing image usually contains hierarchical semantic information. Many supervised methods have been developed to interpret this information through data training. In this article, without data training, a hybrid object-based Markov random field (HOMRF) model is proposed for multilayer semantic segmentation of remote-sensing images. In this method, label fields of different semantic layers are defined on the same region adjacency graph (RAG) of a given image, and a hybrid framework is suggested to capture and utilize the interactions within and between semantic layers by label fields. Namely a new transition probability matrix is introduced into the energy functions of label fields for describing the semantic context between layers, and the multilevel logistic model is employed to describe the interactions within the same layer. A principled probabilistic inference is developed to determine the optimal solution of the proposed method by iteratively updating each label field until convergence. The computational complexity of the proposed model is , where is the number of classes in all of the layers, is the number of sites in the probability graph of the MRF model, and is the number of iterations. Experimental results from various remote-sensing images demonstrate that the proposed method can produce higher segmentation accuracy than state-of-the-art MRF-based methods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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