前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >条件随机场(Conditional Random Field,CRF)

条件随机场(Conditional Random Field,CRF)

作者头像
JNingWei
发布2022-05-11 10:50:54
7010
发布2022-05-11 10:50:54
举报
文章被收录于专栏:JNing的专栏JNing的专栏
  • 完全连接的CRF在双线性插值后应用于网络输出上。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  • CRF是一个后阶段的处理过程,它使DeepLabv1和DeepLabv2变为不是端到端的学习框架。不在DeepLabv3和DeepLabv3 +中被弃用。
  • 输入的是原图和mask,对输出结果做一个融合微调,使得分割结果更精准。
  • CRF能够稳定提效,但是极其耗时。只有完全不考虑实效性的刷版才会使用到。
  • 要用的话,推荐用全连接条件随机场(DenseCRF)。
  • 【总结】图像语义分割之FCN和CRF
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2021-09-06,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档