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Enregistrement W2573180828 · doi:10.2312/vmv.20161349

Matting with Sequential Pair Selection Using Graph Transduction

2016· article· en· W2573180828 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEurographics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Enhancement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPixelAlpha (finance)Artificial intelligenceBenchmark (surveying)Computer scienceOpacitySampling (signal processing)GraphPattern recognition (psychology)Computer visionImage (mathematics)Object (grammar)Selection (genetic algorithm)MathematicsStatisticsTheoretical computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are concerned with the natural image matting problem, where the goal is to estimate the partial opacity of a foreground object so that it can be softly segmented from a background. In sampling-based matting techniques, user interactions are first acquired to provide prior information about foreground and background regions. Samples are then chosen from those interactions to calculate the alpha (opacity) value of every pixel in an image. In this research, we propose a new sampling approach that brings relevant samples to every pixel with an unknown alpha value; this yields accurate alpha maps. We also present two new formulations for objective functions used to assess the suitability of the chosen samples. The evaluation of the proposed method, on the alpha matting online benchmark, shows that its performance is close to the state-of-the-art techniques.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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