¿Hay una formación y algoritmo de optimización para el 2-D (dos dimensiones) campos condicionales al azar (CRF) adecuados para la clasificación de las imágenes?condicional aleatoria campos
¿Alguien usado paquete de CRF en R (http://crf.r-forge.r-project.org/html/CRF-package.html) para la clasificación de imágenes? Me gustaría tener una vista de un código de ejemplo funcional. Gracias.
Mira arriba en Markov Random Fields. Aquí hay un enlace a un documento que podría estar interesado en: http://www-sigproc.eng.cam.ac.uk/research/reading%20group/material/perez.pdf
no creo que va a funcionar solo. Debido a que la clasificación de imágenes se basa en la escala y la transformación afín, la característica clave para una clasificación de imágenes precisa es el preprocesamiento, no el algoritmo de clasificación.
clasificación de las imágenes por lo general implica la bolsa de palabras y la puesta en común de características y material, mientras campo aleatorio condicional es para el etiquetado de los datos secuenciales. por lo que podría no ser apropiado usar crf en este escenario.
¿No debería etiquetarse de manera diferente? Tal vez en relación con el procesamiento de imágenes, en lugar de idiomas particulares? – Iterator