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计算机视觉和图像理解

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资料介绍:

计算机视觉和图像理解(中文5400字,英文PDF)
摘要
Superpixels将感知上类似的像素分组,以创建视觉上有意义的实体,同时大幅减少后续处理步骤。从这些属性来看,自2003年命名以来,超像素算法受到了很多关注(Ren和Malik,2003)。到目前为止,主流的的超像素算法已经成为低级视觉的标准工具。因此,由于它们在广泛的应用中被迅速采用,适当的基准对于算法选择和比较至关重要。到目前为止,快速增长的算法数量以及不同的实验设置阻碍了统一基准的发展。我们对28种最先进的超像素算法进行全面评估,利用基于公平比较的基准,旨在提供与应用相关的新见解。为此,我们明确讨论了参数优化以及严格执行连接的重要性。此外,通过扩展众所周知的指标,我们能够总结算法性能,而不依赖于生成的超像素的数量,从而克服了可用基准的主要限制。此外,我们讨论了运行时,抗噪声的鲁棒性,模糊和变换,较好实现细节以及视觉质量。最后,我们提出了超像素算法的整体排名,它重新定义了最新技术,并使研究人员能够轻松选择适当的算法和相应的实现,这些实现本身作为我们基准的一部分公开提供。
 

[资料来源:https://www.doc163.com]

计算机视觉和图像理解

 

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