關於馬爾科夫隨機場MRF的思考
阿新 • • 發佈：2019-02-07
下面重點說MRF inference問題，即解求能量函式最小能量的問題。對於經典的只有unary 和 binary potential的MRF模型，graph cut已經能夠在Linear time內進行求解，如果加入更高的potential，雖然問題本身可能變成了NP-hard，仍然有很多近似演算法，比如Loopy belief propagation(LBP)，tree-reweighted message passing(TRW)，Metropolis-Hastings，MCMC等等。撇開這些方法，其實問題的實質是
energy minimization，值得一提的是CVPR現在有個workshop是專門討論這個問題的，叫做energy minimization methods in computer vision and pattern recognition (EMMcvpr)。組織者是：Yuri Boykov（UWO），Fredrik Kahl，Victor Lempitsky ,Vladimir Kolmogorov(UCL), Olga Veksler(UWO),個個都活躍在演算法、離散數學、變分法、圖論等領域的前沿，所以大家對能量最小化的優化方法感興趣的可以經常關注這些教授的主頁，他們也主要做計算機視覺方面的應用，所以他們的publication會多數發表在ICCV，CVPR，ECCV，NIPS上面。