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【24h】

A machine learning approach for optimising image segmentation algorithms

机译:一种用于优化图像分割算法的机器学习方法

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摘要

Image segmentation is one of the most fundamental steps of image analysis. Almost all vision based systems need segmented images using a good segmentation algorithm. The problem of automatically finding the best algorithm, from a pool of algorithms, on a per image basis has been largely ignored in the vision community. In this paper we present a novel solution to this problem based on classification complexity and image edge analysis.
机译:图像分割是图像分析的最基本步骤之一。几乎所有基于视觉的系统都需要使用良好的分割算法来分割图像。在视觉社区中,很大程度上忽略了基于每个图像从算法池中自动找到最佳算法的问题。在本文中,我们基于分类复杂度和图像边缘分析提出了一种针对该问题的新颖解决方案。

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