为了解决这两个问题,我们提出将条件独立性这一强假设添加到现有的全连接条件随机场(FullCRF)框架中 [17]。这使得我们可以将大部分推断重新表达为可以在 GPU 上高效实现的卷积操作,我们称之为卷积条件随机场(ConvCRF)。反向传播 [30] 可用于训练 ConvCRF 的所有参数,ConvCRF 中的推断可以在不到 10ms 的时间内...
我们通过将最终DCNN层的响应与全连接的条件随机场(CRF)相结合来克服这个问题,这个方法在图像语义分割任务上在定性和定量方面都有所提高,以提高定位性能。我们提出的“DeepLab”系统在PASCAL VOC-2012图像语义分割任务中到达了新的最新技术,在测试集中达到了79.7%mIOU,并将结果推进到其他三个数据集:PASCAL-Context,...
第2步的4个词向量序列作为双向LSTM模型的输入;LSTM模型学习输入序列的特征表示,得到新的特性表示序列; CRF以第3步中LSTM学习到的特征为输入,以标记序列为监督信号,完成序列标注;
模型的第三层是CRF层,进行句子级的序列标注。CRF层的参数是一个 (k+2)×(k+2)(k+2)×(k+2)的矩阵 AA ,AijAij 表示的是从第 ii 个标签到第 jj 个标签的转移得分,进而在为一个位置进行标注的时候可以利用此前已经标注过的标签,之所以要加2是因为要为句子首部添加一个起始状态以及为句子尾部添加一个终...
早期一个经典的工作CRF as RNN试图把传统的dense CRF推断过程使用一个RNN网络近似,后续也有一些跟进工作。然而这些工作都是直接使用了如raw RGB pixel这些非常弱的feature去建立pairwise similarity,今天给大家介绍的一系列的工作就是试图在CNN网络结构中显式地构建这样一个可微分的propagation的模块,同时根据image ...
CRF 的缺点:速度慢 隐马尔可夫模型(生成式模型)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态,每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。 常见生成式模型:隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA等 ...
在序列标注任务(中文分词CWS,词性标注POS,命名实体识别NER等)中,目前主流的深度学习框架是BiLSTM+CRF。其中BiLSTM融合两组学习方向相反(一个按句子顺序,一个按句子逆序)的LSTM层,能够在理论上实现当前词即包含历史信息、又包含未来信息,更有利于对当前词进行标注。BiLSTM在时间上的展开图如下所示。
一种基于高效cnn-crf网络的视网膜图像分割方法,包括以下步骤: 步骤1:对数据库中的视网膜血管图像进行样本扩充; 步骤2:在深度学习工具caffe库中构建cnn-crf神经网络,所述cnn-crf神经网络分为全卷积神经网络和条件随机场语义分割; 步骤3:将扩充后的视网膜血管图像作为全卷积神经网络的输入,对训练样本进行预训练,得到cnn...
基于CNN和CRF模型生成高分辨率3-D点云在一个实施方式中,一种方法或系统从低分辨率的3D点云和摄像机捕捉的图像生成高分辨率的3D点云,以操作自动驾驶车辆(ADV).该系统接收用于驾驶环境的,由摄像机捕捉的第一图像.该系统接收第二图像,该第二图像表示与驾驶环境相对应的第一点云的第一深度图.该系统通过通过对第一...
本发明基于CNN和CRF的单目图像深度估计方法,包括如下步骤:(1)准备训练数据。准备足够数量的训练样本(训练集数据可自己采集创建或从互连网下载一些已公开的深度数据集,如NYUDepthv2、KITTI等),并对训练样本进行缩放、旋转、平移、亮度缩放和镜像等数据增强操作,以使训练得到的CNN有较强的泛化能力;进行缩放增强时,目标...